编写分享人脸滤镜
Shaderbooth 是一个用于编写和分享脸部滤镜艺术作品的在线编辑环境。它的技术核心是 fragment shaders 与实时 facial landmark data，人脸检测部分使用 TensorFlow.js Facemesh 模型。用户可以打开摄像头实时预览滤镜效果，并生成唯一 URL 分享自己的作品。
从开发者工具角度看，Shaderbooth 更像一个面向创意编码的实验型 Web IDE，而不是完整的商业 AR 平台。正文明确提到其基于 fragment shaders，并提供 Available Uniforms & Utility Functions，说明它对 shader 作者开放了一定的运行时输入和工具函数。其人脸能力依赖 TensorFlow.js Facemesh，可在浏览器端获取实时人脸关键点数据，用于制作贴合面部的视觉效果。
页面提供 source code & issue tracker，说明项目源码和问题跟踪是公开的，但正文没有说明具体开源许可证，因此不能判断其可商用或再分发边界。生态方面，作者鼓励用户通过 GitHub、email 或 Twitter 分享链接或代码，并可被署名加入 examples。不过当前 examples 仍是 hard-coded，说明示例管理和社区投稿流程还比较早期。文档质量偏轻量，仅能看到 Uniforms 与 Utility Functions 的入口描述，缺少系统化 API、兼容性、性能和部署说明。
正文未提及任何收费或订阅模式，结合公开源码入口，使用门槛应较低。易用性方面，在线编辑、摄像头预览和分享链接对快速实验很友好；但需要用户具备 shader 编写能力。页面还提示必须授予摄像头权限，iOS 用户需切换到 Safari，显示其在移动端浏览器兼容上有一定限制。
优点是定位明确、技术栈轻量、适合快速制作人脸滤镜原型，并可通过 URL 分享。缺点是产品化能力有限，缺少账号、协作、版本管理、素材管理等能力；文档和示例体系也不完整。它更适合 GLSL/shader 爱好者、互动艺术创作者、WebAR 原型开发者和教学演示场景，不太适合需要稳定发布、商业审核和完整移动端链路的团队。
正文未提供中国大陆访问、网络加速或支付信息，china_access 只能标为未知。若访问不稳定，可考虑 Shadertoy、CodePen、Glitch、Observable，或面向商业 AR 滤镜的 Spark AR Studio、Lens Studio 等替代方案。
本测评基于公开资料整理,不构成购买建议,请以 shaderbooth.com 官网实际信息为准。
基于fragment shader和TensorFlow.js。
评分明细(分布与用户短评)接入中。当前展示 TG4G 综合评分,数据源自公开测评与用户反馈。