一、从一个B站老用户的痛点说起
但凡是混B站的同学，对“弹幕”这玩意儿肯定不陌生。看着满屏飞过的弹幕，那种“天涯共此时”的感觉，确实是B站的灵魂之一。
但是，凡事都有两面性。当弹幕多到一定程度，尤其是UP主正在激情演讲，结果被满屏的“哈哈哈”和“前方高能”糊一脸的时候，那体验就有点……一言难尽了。你想看UP主的表情，结果只能看到一堆字。这就很尴尬了。
B站的工程师们肯定也意识到了这个问题。他们想要实现一个效果：让弹幕从UP主的身后飞过去，而不是脸上。这样既保留了弹幕的互动氛围，又不影响观看体验。听起来是不是很酷？
但这个想法，实现起来可没那么简单。
二、理想很丰满，现实的两个大巴掌
要在视频里把人和背景分开，这技术叫“视频分割”（Video Segmentation）。在AI领域，这不算什么新鲜事。但要把这玩意儿应用到B站这种体量的产品上，马上就会遇到两个大巴掌：
第一个巴掌：成本
最直接的想法是，把视频传到服务器上，用服务器强大的算力去进行AI计算，把人像抠出来，再和弹幕合成。但你想想B站一天有多少视频投稿和直播？这要是全都扔给服务器算，那服务器成本估计要原地爆炸，老板看了账单得当场昏过去。
所以，服务器端处理，这条路基本走不通。
第二个巴掌：性能
那能不能在用户这边，也就是在浏览器里直接算呢？这叫“设备端AI”或“客户端AI”。这样就不耗服务器资源了，美滋滋。
但问题又来了。AI计算，尤其是视频的实时计算，是非常消耗CPU资源的。如果在浏览器里搞这么一套重计算，很可能会把用户的电脑或手机卡成PPT，视频没法看了，网页也动不了了。为了个弹幕效果，把整个页面搞崩了，这显然是捡了芝麻丢了西瓜。
所以，B站的工程师们面临的，就是一个既要“马儿跑”（实现酷炫的AI效果），又要“马儿不吃草”（不耗费服务器资源，也不能搞崩客户端）的经典难题。
三、B站的解法：MediaPipe + Web Worker + 一堆优化
面对这个难题，B站的团队最终拿出了一套组合拳，漂亮地解决了问题。我们来拆解一下他们的核心思路。
1. 核心武器：MediaPipe
首先，他们需要一个能在浏览器里跑得动、效果又好的AI模型。Google开源的 MediaPipe 就是一个非常好的选择。它提供了一套现成的、专门为Web优化的设备端AI解决方案，其中就包括了“人体分割”（Person Segmentation）功能。
这个模型可以在浏览器里实时地从视频帧中识别人像，并输出一个只包含人像轮廓的“遮罩”（Mask）。有了这个遮罩，我们就知道视频的哪个区域是人，哪个区域是背景了。
2. CSS的魔法：mask-image
拿到人像遮罩之后，怎么让弹幕跑到人后面去呢？这里用到了一个很巧妙的CSS属性：mask-image。
你可以把 mask-image 理解成一个“遮罩层”。它定义了一个元素的可见区域。遮罩图片中，透明的部分，元素就不可见；不透明的部分，元素就可见。
B站的做法是：
- 把弹幕层放在视频层的上面。
- 把AI模型生成的“人像遮罩”应用到弹幕层上。
这个“人像遮罩”很有意思，它是把人像区域设为透明，背景区域设为不透明。这样一来，弹幕在飞过人像区域时，因为被遮罩的这块是透明的，所以弹幕就看不见了。而在背景区域，遮罩是不透明的，弹幕就正常显示。从视觉效果上看，就好像弹幕真的从人身后穿过去了一样！
3. 性能优化的神来之笔
解决了核心实现，剩下的就是性能问题了。如何保证AI计算不把主线程卡死？
第一招：Web Worker
这是前端性能优化的老朋友了。B站的工程师把所有耗时的AI计算，全都扔到了一个 Web Worker 里。Web Worker 就像一个在后台默默干活的“临时工”，它有自己的独立线程，不会阻塞负责页面渲染和交互的主线程。这样，就算AI在疯狂计算，用户的页面操作、视频播放依然丝滑流畅。
第二招：OffscreenCanvas
在 Web Worker 里，是不能直接操作DOM的。那怎么处理视频帧呢？这里就要用到另一个神器：OffscreenCanvas。
OffscreenCanvas 允许我们在 Worker 里创建一个“离屏”的 Canvas，在上面进行各种图像处理，而不会显示在页面上。B站的流程是这样的：
- 主线程把视频的每一帧画面传给 Web Worker。
- Web Worker 在
OffscreenCanvas上绘制这一帧，然后交给 MediaPipe 模型进行计算，得到人像遮罩。 - Web Worker 把计算好的遮罩再传回给主线程。
- 主线程拿到遮罩，更新弹幕层的
mask-image样式。
整个最耗时的计算过程，都在 Worker 里完成了。
第三招：缩放遮罩
B站的工程师还发现一个可以优化的点：其实我们需要的“人像遮罩”，不需要非常高的分辨率。只要能大致框出人的轮廓就行了。分辨率越低，计算量就越小。
所以，他们在 Worker 里，会先在一个很小的 OffscreenCanvas 上生成一个低分辨率的遮罩，然后把这个小遮罩传回主线程。主线程在应用 mask-image 的时候，再把它拉伸到和视频一样大。
虽然拉伸后的遮罩边缘会有点模糊，但对于弹幕这种快速飞过的元素来说，这点模糊根本看不出来。但性能上的提升却是实实在在的！
四、效果与总结
通过这一套组合拳，B站最终在Web端实现了高性能、低成本的“弹幕穿人”效果。根据官方的数据，这个功能上线后，B站的直播视频会话时长增加了30%，点击率也提升了19%。这说明用户确实很喜欢这个功能。
这个案例可以说是现代Web技术应用的一个绝佳范例。它告诉我们：
- 客户端AI是可行的：随着浏览器能力的增强和 MediaPipe 这类框架的成熟，很多过去只能在服务器上跑的AI应用，现在完全可以在浏览器里实现，而且体验还不错。
- 性能优化是关键：想在浏览器里玩转AI，必须得把性能优化刻在骨子里。
Web Worker和OffscreenCanvas是处理重计算任务的左膀右臂。 - 思路要灵活：像“缩放遮罩”这种优化，就是一种典型的“用视觉上可接受的微小牺牲，换取性能上巨大提升”的工程智慧。
好了，今天就聊到这儿。希望B站的这个案例，能给你在做一些酷炫的Web功能时，带来一些新的启发。
