Разработчик Саймон Уиллсон 29 сентября 2026 года представил экспериментальный инструмент Photo Scrubber, который обнаруживает лица на фотографиях, размывает их и удаляет метаданные. По словам автора, обработка выполняется локально в браузере: пользователю не требуется загружать снимок в облачный сервис.
Поводом для проекта стала фотография протестующих. Уиллсон не хотел публиковать снимок, на котором можно узнать посторонних людей, и поручил GPT-6 Astra создать инструмент для автоматического размытия лиц. Об этом он рассказал в публикации о Photo Scrubber.
Доступное описание проекта остается кратким. В нем не указано, какая доля итогового кода была создана GPT-6 Astra, сколько потребовалось ручных исправлений и проводилась ли проверка на больших наборах изображений. Поэтому Photo Scrubber корректнее рассматривать как персональный эксперимент Уиллсона с AI-разработкой, а не как подтверждение надежности конкретной модели или готовый инструмент для профессиональной анонимизации.
MediaPipe и BlazeFace работают на устройстве пользователя
Для поиска лиц Photo Scrubber использует библиотеку MediaPipe от Google и модель BlazeFace. Компоненты запускаются в браузере через WebAssembly с помощью пакета @mediapipe/tasks-vision.
Согласно описанию Уиллсона, Photo Scrubber выполняет основную обработку локально. Браузер получает фотографию, детектор находит области с лицами, после чего приложение применяет размытие к соответствующим участкам изображения. Отдельный сервер для анализа снимка при такой архитектуре не нужен.
Это соответствует сценарию, для которого предназначен браузерный Face Detector из MediaPipe. Важно различать обнаружение и распознавание лиц: детектор ищет лицо и определяет его положение в кадре, но сам по себе не устанавливает личность человека.
BlazeFace — компактная модель обнаружения лиц, изначально ориентированная на устройства с ограниченными вычислительными ресурсами. Ее авторы описали архитектуру в публикации 2019 года. Использование такой модели позволяет выполнять задачу без тяжелой серверной инфраструктуры, но не исключает пропусков на сложных фотографиях.
Локальная обработка снижает риск, но не дает автоматической гарантии
Photo Scrubber представляет практический интерес для журналистов, активистов, исследователей и пользователей, которым нужно скрыть лица перед публикацией фотографии. Локальная обработка уменьшает необходимость передавать исходный файл стороннему сервису, где он потенциально мог бы сохраняться или использоваться для дополнительного анализа.
Однако слово «локально» не следует воспринимать как безусловную гарантию конфиденциальности. Веб-страница может загружать скрипты, модель и другие ресурсы из сети. Без проверки кода и сетевой активности нельзя независимо подтвердить, что конкретная версия приложения никогда не отправляет изображение или производные данные наружу.
Пользователь может провести базовую проверку через инструменты разработчика в браузере:
Открыть вкладку Network до выбора фотографии.
Загрузить тестовый снимок, не содержащий чувствительных данных.
3. Проверить, появляются ли после загрузки исходящие запросы и каков их размер.
4. Повторить обработку после отключения сети, если все необходимые компоненты уже загружены.
5. Сохранить результат и отдельно проверить, действительно ли из файла удалены ненужные метаданные.
Такая проверка не заменяет аудит приложения, но помогает отличить полностью браузерную обработку от интерфейса, который незаметно обращается к внешнему API.
Удаление метаданных требует отдельной проверки
В заголовке публикации Уиллсон описывает Photo Scrubber как средство не только для размытия лиц, но и для удаления метаданных. Подробностей о реализации этой функции в доступном сообщении нет: автор не перечисляет поддерживаемые форматы и не уточняет, какие именно поля удаляются.
Это существенно для фотографий, сделанных смартфонами и цифровыми камерами. В файле могут находиться дата съемки, модель устройства, параметры камеры, координаты местоположения и другие служебные сведения. Размытое лицо не защищает человека или автора снимка, если сохраненный файл по-прежнему содержит чувствительные географические данные.
Перед публикацией результата имеет смысл сравнить метаданные исходного и обработанного файлов. Особое внимание следует уделить координатам, времени съемки, серийному номеру устройства и встроенным миниатюрам. Пока нет независимого теста Photo Scrubber, нельзя утверждать, что инструмент одинаково очищает все типы изображений и все варианты метаданных.
Детектор может пропустить лицо
BlazeFace оптимизирована для быстрого поиска лиц, но любой автоматический детектор может ошибаться. Риск выше, если человек находится далеко от камеры, частично закрыт, повернут в профиль, попал в тень или занимает небольшую часть кадра. Необычный ракурс, движение и низкое разрешение также могут повлиять на результат.
Поэтому Photo Scrubber не следует использовать по принципу «обработать и сразу опубликовать». После автоматического размытия необходимо увеличить изображение и вручную проверить:
- все ли лица обнаружены;
- достаточно ли велика размытая область;
- нельзя ли узнать человека по отражению, одежде, татуировкам или другим деталям;
- не сохранились ли лица на плакатах, экранах и заднем плане;
- удалены ли чувствительные метаданные из экспортированного файла.
В исходном сообщении также не описаны регулировка силы размытия, ручное добавление пропущенных областей, выборочное исключение лиц и пакетная обработка. Наличие этих функций не следует предполагать без проверки актуальной версии инструмента.
Кейс AI-разработки, а не тест возможностей GPT-6 Astra
Для аудитории, следящей за инструментами программирования с помощью LLM, проект интересен прежде всего коротким путем от конкретной бытовой задачи до работающего браузерного прототипа. Уиллсон сформулировал ограниченную цель, а GPT-6 Astra, по его словам, помогла собрать приложение из существующих компонентов компьютерного зрения.
При этом публикация не содержит журнала разработки, исходных инструкций модели, количества итераций или перечня исправленных ошибок. Она также не позволяет сравнить GPT-6 Astra с другими системами генерации кода. Вывод о том, что модель самостоятельно создала надежный продукт, на основании этого примера сделать нельзя.
Photo Scrubber разумно сначала испытать на тестовых изображениях с разными ракурсами и несколькими лицами. Для снимков, публикация которых может поставить людей под угрозу, автоматическое размытие должно оставаться первым этапом: итоговый файл требует ручного просмотра и отдельной проверки метаданных.
