那段片子是怎么被驳回来的

去年做内部员工培训片，镜头扫过会议室白板，上面有手写的客户名称；车钥匙放在桌上，车牌清清楚楚。法务说发出去就违法，必须拆重。

不是所有敏感信息都该用同一种方法处理。

人脸打码 vs.物件马赛克：策略怎么选

全凭AI自动框选看着省事，但不同敏感度需要不同精度。

策略一：人脸——自动识别加追踪打码

人脸出现在移动镜头里，靠逐帧手动是不可能的。内置多模型检测算法先找出人脸区域，再在时间轴上逐帧对齐运动轨迹，直接生成遮罩图层。适用场景是群像画面、远景拍摄中的人物面部遮挡。

策略二：肢体与大面积画面——矩形模糊加手动涂抹

某些镜头只需把身体或背景局部虚化，不需要精准追踪。矩形框选区域后选模糊类型，对不需要动态对齐的大块画面够用。缺点是不适合边缘不规则的目标。抹影这种内置多模型的本地应用在做这步时省了不少人工。

策略三：证件与票据——精确框选加敏感词消音

身份证、发票、合同特写必须逐像素检查。手动框选最稳妥，同时把录音里的朗读内容用敏感词消音功能清除。

操作成本怎么比

| 敏感度 | 方法 | 耗时 | 人工复核点 |

| 低（远景群像脸）| AI追踪打码 | 快 | 边缘处是否遮挡不足 |

| 中（肢体局部）| 矩形模糊 | 中等 | 模糊范围是否过大 |

| 高（证件特写）| 手动框选加消音 | 慢 | 每帧逐像素检查 |

拿什么标准看脱敏结果

不看打码用了多少AI，只看一条：换个角度能不能认出是谁。能认出来就是没过。

c TA:先把成片放给不在拍摄团队的人看一眼，问一句「你能认出里面谁吗」——答不出来的才算过。

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