CanDoYaすべてブラウザー内で動作します。アップロードも登録も不要です。
背景透過は主被写体と周囲を分離し、除去した領域を透明にする処理です。このツールはブラウザ内でポートレート用マッティングモデルを実行し、元のピクセル寸法を維持してPNGを出力します。写真は端末内に留まり、公開モデルは別途ダウンロードされます。
このツールはApache-2.0 MODNetポートレートマッティングモデルをブラウザのワーカー内で実行します。 WebGPU（16-bitモデル重み）を優先し、WebGPUがないか失敗した場合はCPUのWebAssemblyにフォールバックします。初回はWebGPU経路で約13 MB、CPU経路で約26 MBのモデル重みをダウンロードし、実行ランタイムファイルも追加で取得します。ブラウザのキャッシュにより、次回以降は高速になります。
背景除去は、被写体が背景から視覚的に明確に区別されているときに最も良く機能します。細かい髪の毛はソフトなアルファの縁になることがあり、ガラス、動体ぼけ、深い影、複数人、製品、前景と背景の色が似ている場合は難しくなります。透明PNGをダウンロードする前に、明るい面と暗い面で切り抜き結果をプレビューしてください。
いいえ。選択した画像はデコードされてブラウザ内のワーカーで処理されます。ワーカーはTransformers.jsランタイムと公開MODNetファイルを外部ホストからダウンロードしますが、あなたの画像はそのリクエストに含まれません。CanDoYaは元画像や結果を受け取ったり保存したりしません。
はい。アカウント、支払い、クレジット、透かし、解像度別の書き出し料金はありません。処理はあなたの端末が担当します。初回の公開モデルのダウンロードはインターネット接続を使用するため、従量制回線では注意が必要です。
ツールはJPEG、PNG、またはWebPを1枚、最大25 MBかつ24メガピクセルまで受け付けます。これらの制限はメモリの限られたスマホやノートでのクラッシュを減らすためです。ダウンロードするPNGは元の幅と高さを保持しますが、PNGは可逆圧縮を使うためファイルサイズは異なることがあります。
はい。WebAssemblyとモジュールワーカーをサポートするブラウザで動作します。ワーカーはまずWebGPUを試して高速化を図ります。利用可能なアダプタがないかWebGPU処理が失敗した場合はCPU/WASMバックエンドで再試行します。そのフォールバックも端末内で完結しますが、明らかに遅くなることがあります。
MODNetはポートレートや明瞭な単一被写体に強みがあります。髪のソフトな表現は単純な色選択より保存しやすいですが、完璧な自動マットはありません。煩雑な背景、透明物、複数人、動体ブレ、影、前景と背景の色が近い場合は欠損や残留が発生することがあります。
推論の前にニューラルネットワークを端末に用意する必要があるためです。WebGPUは約13 MBのFP16重みを使い、互換性のあるCPU経路は約26 MBのFP32重みを使います。加えてAIランタイムファイルが必要です。ブラウザはこれらをキャッシュすることが多いですが、プライベートモードやストレージのクリーンアップで再度ダウンロードが必要になる場合があります。
PNGはアルファチャネルをサポートしており、透明と半透明のピクセルを保存できます。標準的なJPEGは透明を保持できず、除去領域を単色で埋めてしまいます。PNG出力は被写体に対する不要な非可逆圧縮の追加も避けます。
必要なランタイムとモデルファイルがキャッシュされていれば、その後は追加ダウンロードなしで動作する場合があります。ただしブラウザとそのストレージポリシーによるため、永続的なオフライン利用は保証できません。ブラウザはモデルデータを消去することがあり、プライベートブラウズは通常キャッシュを破棄します。