Comparte el vídeo.Elige qué rostros quedan visibles.
Detecta y sigue los rostros de tus vídeos y aplica desenfoque o mosaico en tu propio dispositivo. Selecciona a todos o utiliza fotos de referencia para elegir quién queda visible.
Tres formas de controlar la visibilidad de los rostros.
Procesa todos los rostros detectados o identifica a las personas mediante una carpeta de fotos de referencia.
Todos los rostros detectados
Desenfocar todos los rostros
Oculta todos los rostros detectados. No requiere fotos de referencia ni identificación de personas.
Personas coincidentes
Desenfocar a personas seleccionadas
Desenfoca a las personas que coincidan con tus fotos de referencia y deja visibles a las demás.
Todas las demás personas
Mantener visibles a personas seleccionadas
Mantén visibles a las personas coincidentes y desenfoca los rostros sin coincidencia o con identificación incierta.
La comparación con fotos puede no identificar a una persona. Revisa los resultados selectivos antes de compartirlos; en el modo de personas seleccionadas, una persona objetivo sin coincidencia puede quedar visible.
Pensado para trabajar con vídeo
Procesamiento local. Resultados flexibles.
Conserva el contenido en tu dispositivo
Tras instalar las dependencias y los modelos, procesa vídeos y fotos de referencia localmente sin subirlos.
Sigue los rostros entre fotogramas
Sigue los rostros detectados y estabiliza sus regiones entre fotogramas para mantener una cobertura más uniforme.
Elige desenfoque o mosaico
Ajusta el estilo, la intensidad y el margen de cobertura según tu vídeo.
Analiza una vez y vuelve a renderizar
Reutiliza el JSON de análisis para cambiar los ajustes de renderizado o editar los recuadros faciales sin repetir la detección y el reconocimiento.
Un flujo de trabajo sencillo
Del vídeo original a una copia independiente con rostros ocultos.
01
Elige un vídeo local
Abre PrivateFrame en la aplicación de escritorio de InsightFace o proporciona un vídeo a la CLI o a la API de Python.
02
Decide quién queda visible
Elige un modo de selección, añade fotos de referencia si es necesario y selecciona desenfoque o mosaico.
03
Procesa, revisa y comparte
Exporta un nuevo vídeo y un JSON de análisis reutilizable. Revisa el resultado antes de compartirlo.
Primeros pasos
Usa la interfaz que mejor se adapte a tu trabajo.
Empieza con la aplicación de escritorio, automatiza un flujo de vídeo o integra el procesamiento en Python.
Aplicación de escritorio
Abre el flujo de PrivateFrame en InsightFace Evaluation Studio. Elige el vídeo, los ajustes y la carpeta de salida.
Integra el análisis y el renderizado en tu aplicación con funciones de notificación de progreso y cancelación.
from insightface.app.privateframe import (
analyze_streaming_pipeline,
render_streaming_artifacts,
)
Requiere Python 3.10 o posterior. Sigue la guía para instalar desde el repositorio actualizado. Puede ser necesario descargar modelos en la primera ejecución. Los modelos preentrenados incluidos son solo para evaluación en investigación no comercial. Obtén una licencia de modelos antes del despliegue comercial.
Mantén visibles a los presentadores mientras ocultas los rostros detectados de otros participantes o transeúntes.
Enseñanza y formación
Oculta los rostros de grabaciones de clases o talleres antes de distribuirlas.
Vídeos en el trabajo
Oculta los rostros de grabaciones internas antes de compartir una copia con colaboradores externos.
Preguntas y respuestas
Antes de tu primera exportación.
¿PrivateFrame sube mi vídeo?
El procesamiento se ejecuta localmente tras instalar las dependencias y los modelos. Los vídeos y las fotos de referencia no se suben para procesarlos. Los modelos que falten pueden descargarse durante el primer uso.
¿Puedo cambiar el resultado sin volver a analizar?
Sí. Conserva el vídeo original y el JSON de análisis para volver a renderizar con otros ajustes de desenfoque, mosaico o codificación. También puedes editar los recuadros faciales en el JSON. Los cambios en la detección o en la identificación de personas requieren un nuevo análisis.
¿Ocultar los rostros garantiza el anonimato?
No. La detección, el seguimiento y la comparación pueden omitir rostros o cometer errores. Revisa el vídeo exportado, especialmente las apariciones breves, los cambios de escena y las oclusiones. La ocultación facial no esconde voces, nombres, ropa ni otros elementos que permitan identificar a alguien.
¿Puedo usar PrivateFrame comercialmente?
El código de InsightFace tiene licencia MIT. Los modelos preentrenados que proporciona el proyecto están destinados a investigación no comercial; el uso comercial requiere la autorización correspondiente para los modelos. Contáctanos para hablar de tu despliegue.
Incorpora la privacidad facial a tus flujos de vídeo.
El despliegue comercial con modelos preentrenados de InsightFace requiere una licencia de modelos independiente. El código se distribuye bajo la licencia MIT; las licencias del código y de los modelos se aplican por separado.