CanDoYa
CA

Eliminar fons d'imatge amb IA gratis

Funciona del tot al navegador: sense pujar res ni registrar-te.

Tria una foto de retrat o un subjecte clar per començar.

Comparteix aquesta eina

Eliminar fons: què fa?

Un eliminador de fons separa el subjecte principal del seu entorn i fa que la zona eliminada quedi transparent. Aquesta eina executa un model de portrait-matting dins del teu navegador, manté les dimensions originals en píxels i exporta un PNG. La foto roman al teu dispositiu mentre el model públic d'IA es descarrega per separat.

Com s’utilitza

  1. 1Tria una imatge adequada. Arrossega un JPEG, PNG o WebP de fins a 25 MB i 24 megapíxels. Retrats i fotos amb un subjecte clar en primer pla donen el senyal més fort al model.
  2. 2Executa el model IA local. Clica Eliminar fons. Espera la primera descàrrega del model i el processament al dispositiu; es fa servir WebGPU quan està disponible, amb un fallback automàtic a la CPU (WebAssembly).
  3. 3Inspecciona i descarrega. Visualitza el resultat sobre transparència, fons blanc i fosc. Revisa les vores difícils, després descarrega el PNG transparent a mida original.

Per a qui és

La eina utilitza el model Apache-2.0 MODNet portrait-matting en un worker del navegador. Prefereix WebGPU amb pesos de model de 16-bit i cau en fallback a WebAssembly al CPU quan WebGPU no està disponible o falla. La primera execució descarrega aproximadament 13 MB de pesos amb WebGPU o 26 MB per al camí CPU, més els fitxers del runtime. La caché del navegador pot fer que les execucions posteriors siguin més ràpides.

La remoció funciona millor quan hi ha una sola persona o un subjecte de primer pla clarament distingible del fons. Cabells fins poden generar una vora alfa suau, mentre que vidre, desenfocament per moviment, ombres profundes, grups, productes i colors similars entre primer pla i fons són més difícils. Previsualitza el retall sobre superfícies clares i fosques abans de descarregar el PNG transparent.

Preguntes freqüents

S'envia la meva imatge a un servidor?

No. La imatge seleccionada es decodifica i es processa en un worker dins del teu navegador. El worker descarrega el Transformers.js runtime i els fitxers públics de MODNet des d'amfitrions externs, però la teva imatge no s'inclou en aquestes peticions. CanDoYa no rep ni emmagatzema la imatge font ni el resultat.

Aquest eliminador de fons és gratuït?

Sí. No cal compte, pagament, sistema de crèdits, marca d'aigua ni taxa d'exportació per resolució. El teu dispositiu aporta la potència de processament. La descàrrega inicial del model públic utilitza la teva connexió a internet, cosa important si tens un pla amb dades mesurades.

Quins límits d'imatge s'apliquen?

L'eina accepta una imatge JPEG, PNG o WebP d'una mida màxima de 25 MB i 24 megapíxels. Aquests límits redueixen els tancaments del navegador en telèfons i portàtils amb memòria limitada. El PNG descarregat manté l'amplada i l'alçada originals, encara que la mida del fitxer pot variar perquè PNG fa compressió sense pèrdua.

Funciona sense WebGPU?

Sí, en navegadors que suporten WebAssembly i module workers. El worker prova WebGPU primer per a una inferència més ràpida. Si no hi ha un adaptador usable o el processament WebGPU falla, torna a intentar-se amb el backend CPU/WASM. Aquest fallback també és privat, però pot ser notablement més lent.

Quina precisió té l'eliminació d'IA?

MODNet és més fort en retrats i subjectes únics i visibles. Pot conservar cabell suau millor que una selecció dura per color, però cap matte automàtic és perfecte. Fons molt carregats, objectes transparents, grups, desenfocament de moviment, ombres i colors similars entre primer pla i fons poden provocar àrees mancants o conservades indegudament.

Per què la primera execució descarrega un model?

La xarxa neuronal ha d'estar disponible al teu dispositiu abans de poder inferir un matte alfa. WebGPU utilitza uns 13 MB de pesos FP16; el camí compatible amb CPU usa uns 26 MB de pesos FP32, més els fitxers del runtime d'IA. Els navegadors sovint els emmagatzemen en caché, però la navegació privada o la neteja d'emmagatzematge poden exigir una nova descàrrega.

Per què el resultat és un PNG?

PNG admet un canal alfa, que emmagatzema píxels transparents i parcialment transparents. JPEG estàndard no pot conservar la transparència i ompliria la zona eliminada amb un color sòlid. L'exportació en PNG també evita una altra passada de compressió amb pèrdua sobre el subjecte visible.

Puc fer servir el resultat offline?

Un cop els fitxers de runtime i model necessaris estan en caché, una execució posterior pot funcionar sense una nova descàrrega, segons el navegador i la seva política d'emmagatzematge. No confiïs en la disponibilitat offline permanent: els navegadors poden expulsar les dades de model de la caché i la navegació privada normalment les descarta.