顔もナンバーも
端末の中で隠す

Apple Vision が覆う領域を見つけ、Core Image がカバーを描画し、AVFoundation が動画を読み書きします。Garim は Apple のフレームワークを使い、運営会社のサーバーやクラウド AI を経由しません。

顔の検出とカバー処理はネットワークを切っても動作します。写真と動画は端末内にとどまります。

Apple Vision が顔の四角い領域を検出します。感度「高」では小さなタイルでも検索し、「最大」では中央のタイルを追加して全フレームでタイル検出を行います。重複した結果は統合します。

顔検出が見逃した正面や横顔は、体の姿勢から鼻・目・耳の位置で頭の領域を推定し、あわせて覆います。

ナンバープレート・名札・看板には韓国語と英語の文字検出を使います。文字領域の位置だけを使い、それぞれを四角形で覆います。精密モードでは検出処理、余白、動きの平滑化を強化します。

Vision が返すのは位置です。Garim は外見や身元を照合せず、位置と動きで人物を追跡します。顔のデータは保存しません。

分析段階では、読み込んだ全フレームの画面全体で顔を検出します。タイルと姿勢の検出は選んだ感度に応じて実行し、文字検出を有効にすると毎フレーム文字を調べます。

予測位置と領域の重なりで検出結果を軌跡につなぎます。0.7〜1.1秒、精密モードでは1.2秒までの短い空白を補間します。軌跡の前後を0.3〜0.6秒延ばし、領域の動きを時間に沿って滑らかにします。

描画段階では軌跡に沿って全フレームを覆い、新しい動画を書き出します。元の音声は再エンコードせずに戻します。

顔の領域を動画では各辺から12%、写真では10%広げます。円と楕円は四角い領域の隅まで包み、境界はぼかさずアンチエイリアスで整えます。

モザイクのブロックサイズは最も大きなカバー領域が基準です。その領域の幅 ÷ (10 − 6 × 強さ) で計算し、強さ0%・50%・100%では最も大きなカバー領域の幅に約10・7・4個のブロックが並びます。各ブロックには内部の全画素の正確な平均色を使います。

ぼかしは、顔の幅 × (0.10 + 0.15 × 強さ) を半径とするガウスぼかしです。強さ50%で半径は顔幅の17.5%。単色は選んだ色で塗り、ステッカーは画像や絵文字の縦横比を保って覆います。

平均色やぼかしを計算する前に、画面端の画素を延長して境界を埋めます。HDR 動画は HLG/PQ 値で処理し、HDR 写真の輝度マップは覆った結果から新しく計算します。

元の1920 × 1080画像でのブロックサイズです。

保存した写真や動画は一枚に統合され、取り外せるマスクレイヤーはありません。動画は元の画素数とフレームレートを保ち、標準の H.264、選択可能な HEVC、HDR 用の10ビット HEVC で保存します。

写真は PNG、HDR の元画像は HEIC で保存します。保存した写真に元画像の EXIF や GPS メタデータは含まれません。

選んだ動画の一時コピーを読み取り、結果は新しいファイルに保存します。処理が終わるか別の処理に切り替わると、一時ファイルを整理します。

履歴には元のファイルではなく、結果と PDF 記録、サムネイルを保管します。履歴はご自身で削除するまで残ります。

システムのファイル選択画面で、写真や動画をまとめて選べます。App Sandbox がアクセスを選択したファイルに限定し、保存画面から結果を新しいファイルとして書き出します。

Mac でも iPhone・iPad と同じ処理エンジンと購入内容を使えます。