AI视频抠像:自动跟踪运动主体

点选主体,自动逐帧抠像。 不用手绘蒙版,不用绿幕。

所有视频模型

同一个工作台

点选主体,得到蒙版

三步完成视频抠像

  1. 01

    打开您的视频

    把生成或上传的视频拖到时间线上,播放头停在主体最清楚的那一帧。

  2. 02

    标出主体

    点一下它,或者拖框圈住它,也可以用几个字描述。

  3. 03

    使用蒙版

    在蒙版内调色、虚化覆盖的部分,或者反选后更换背景。

适用场景

只调一个主体,不动整条镜头

整条镜头都对,只有主体不行:偏冷、发灰,或者和背景糊成一片。跟踪出蒙版后,调色只落在这些像素上,其余画面保持原有的色调。否则您就得为了一个主体,重新生成一条本来满意的镜头。

在画面里选中您要的那个人

画面里有两个人,只有一个需要处理。矩形只能框出位置,说不清是谁;手绘轮廓又得每隔几帧重画。点一下,再补一句描述,就能选准,每个人各得一个蒙版。

把人物放到新的背景上

做口播、带货短视频常要换背景。反选跟踪好的蒙版,人物就从原画面里分离出来,可以放到另一条视频、渐变或纯色上。拍摄时不用搭绿幕,杂乱的房间也不会难倒色键,因为模型看的是画面,不是颜色。

人群穿过,主体不丢

有人从主体前面走过,蒙版在另一侧重新接上它。长时间遮挡是任何蒙版都容易滑掉的地方,所以请看完整条视频,别只看标记的那一帧。画面中途跑偏了,就在后面的帧再标一次。

逐帧抠像为什么一直这么慢

蒙版只是在说明:哪些像素属于主体。手工做这件事,要先画一个轮廓,往前走几帧,再修正,如此反复,直到镜头结束。结果精确,但很慢。所以后期排期里,抠像常常单列一项,甚至外包给专门的团队。

替代办法也都不理想。绿幕把工作挪到了拍摄现场,没有提前准备的素材就用不上。色键需要干净的分离,真实素材很少做得到。跟踪矩形能锁住位置,锁不住形状,主体一转身,框就偏了。

AI抠像擅长什么,不擅长什么

主体是一个边缘清晰的整体时,AI 抠像表现稳定。背景再杂乱也影响不大,而这恰恰是色键最容易崩的地方。本页每一条视频,都只标记了一帧。

边缘本身含糊时就难一些。快速运动会让边界糊开,一部分像素既属于主体,也属于身后的东西。主体完全走到遮挡物后面再出来,建议在后面的帧重新标一次。最难的是主体和背景几乎融为一体:在我们的测试里,穿半透明裙子的舞者站在近乎全黑的棚里,第一帧之后就跟丢了,而灰雾中的黄色外套全程都稳。

Morphic 用的是 SAM 3.1,也就是 Meta Segment Anything 的当前版本。想看一步步的操作,请读如何用 SAM 3.1 跟踪主体。

全都在 Morphic 上

从原始视频到分离出的主体

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常见问题

AI视频抠像是什么?
抠像(Rotoscoping,常简称 roto)就是把主体从背景里单独分出来,方便对它做单独处理。手工做法是每隔几帧重画一遍轮廓,所以一直是后期里最耗时的活。AI 抠像把画轮廓这一步交给模型:您只需点一次主体,模型就会找到它并一路跟下去,为每一帧写出一个蒙版。
在 Morphic 上怎么给视频抠像?
把视频放进 Compose,添加一个 Track subject mask,然后在主体最清楚的那一帧上标出它。可以点一下,也可以拖框,或者用一句短描述,比如“骑行者”。选好跟踪方向,蒙版就落在视频上,可以直接调色、虚化、反选,或者和其他蒙版组合。
AI视频抠像免费吗?
Morphic 有免费额度可以先用。每次跟踪会消耗积分,正反两个方向各跑一遍,按两次计费。最新方案请看价格页。
做短视频要换背景,可以用它抠人物吗?
可以。跟踪好主体之后反选蒙版,人物就从原画面里分离出来,可以放到另一条视频、渐变色或纯色背景上。拍摄时不用搭绿幕,杂乱的房间或街头素材也一样处理,因为模型看的是画面本身,不是某一种颜色。
一定要有绿幕吗?
不需要。模型读的是画面内容,不管主体身后是什么,都能把它找出来。所以杂乱房间、街头拍的素材,和棚拍素材处理方式一样。不用做色键,也不用挂背景布。
主体动起来,蒙版还跟得住吗?
蒙版是逐帧生成的,不是画一次就不管,所以主体行走、转身、被挡住又重新出现时,它都会跟着走。运动模糊、长时间遮挡、主体出画再入画,这几种情况下任何蒙版都会变软,所以请看完整条视频,别只看您标记的那一帧。
一段视频里可以抠多个主体吗?
可以。每个主体单独跟踪,各自得到一个蒙版,一段视频最多十六个。之后还能组合:两个相加当作一个处理,一个减去另一个就挖出一个洞。
拿到蒙版之后能做什么?
手绘蒙版能做的,它都能做,这也是输出蒙版而不是成品特效的原因。可以在蒙版内部调色,把覆盖的部分虚化或打马赛克,反选后更换背景,羽化边缘让抠出来的边不生硬,或者叠一个矩形,把模型漏掉的部分补进来。
用的是哪个模型做抠像?
SAM 3.1,也就是 Meta Segment Anything 的当前版本,和 Canvas 里静态图片的自动分割用的是同一个模型。模型本身请看 [SAM 3.1 模型页](/resources/models/sam-3-1),操作步骤请看 [SAM 3.1 使用指南](/resources/how-to/sam-3-1-guide)。

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