CanDoYa
SL

Odstranjevanje ozadja z AI (brezplačno)

Vse poteka v vašem brskalniku - brez nalaganja, brez registracije.

Izberite portret ali fotografijo z enim jasnim motivom, da začnete.

Delite to orodje

Odstranjevanje ozadja: kaj naredi?

Odstranjevanje ozadja loči glavni motiv od njegovega okolja in odstranjeni del naredi prosojen. To orodje v vašem brskalniku poganja portretni MODNet model, ohranja izvorne slikovne dimenzije in izvozi PNG. Vaša fotografija ostane na vaši napravi, medtem ko se javni AI model prenese posebej.

Kako uporabljati

  1. 1Izberite ustrezno sliko. Povlecite ali naložite JPEG, PNG ali WebP do 25 MB in 24 megapikslov. Portreti in fotografije z enim jasnim sprednjim motivom dajejo modelu najboljši signal.
  2. 2Zaženite lokalni AI model. Kliknite Odstrani ozadje. Počakajte na prvi prenos modela in obdelavo na napravi; ko je na voljo, se uporablja WebGPU, sicer samodejno preklopi na CPU.
  3. 3Preglejte in prenesite. Ogled rezultata na prosojnosti, belem in temnem ozadju. Preverite zahtevne robove in nato prenesite prosojni PNG v izvorni velikosti.

Komu je namenjeno

Orodje uporablja Apache-2.0 MODNet portretni matting model v brskalniškem workerju. Prednost daje WebGPU z 16-bitnimi utežmi modela in ob neuspehu preklopi na WebAssembly na CPU. Prvi zagon prenese približno 13 MB uteži pri WebGPU ali 26 MB za CPU pot, plus izvedbene datoteke. Predpomnjenje brskalnika lahko pospeši kasnejše zagone.

Odstranjevanje najbolje deluje, kadar je ena oseba ali jasen sprednji motiv vizualno ločen od ozadja. Fini lasje lahko ustvarijo mehko alfa robno prehajanje, medtem ko so steklo, zamegljenost zaradi gibanja, globoke sence, skupine, izdelki in podobne barve spredaj/ozadje zahtevnejši. Pred prenosom preverite izrezek na svetlem in temnem ozadju, preden shranite prosojni PNG.

Pogosta vprašanja

Ali je moja slika naložena na strežnik?

Ne. Izbrana slika se dekodira in obdeluje v workerju znotraj vašega brskalnika. Worker prenese Transformers.js runtime in javne MODNet datoteke z zunanjih gostiteljev, vendar vaša slika ni vključena v te zahteve. CanDoYa ne prejme niti ne shrani izvorne ali končne slike.

Je to odstranjevanje ozadja brezplačno?

Da. Ni računa, plačila, sistema kreditov, vodnega žiga ali pristojbine glede ločljivosti izvoza. Obdelavo zagotavlja vaša naprava. Prvi prenos javnega modela pa uporablja vašo internetno povezavo, kar je pomembno pri omejenem paketu.

Kakšne omejitve slik veljajo?

Orodje sprejme eno sliko JPEG, PNG ali WebP do 25 MB in 24 megapikslov. Te omejitve zmanjšujejo zrušitve brskalnika na napravah z omejenim pomnilnikom. Preneseni PNG ohranja širino in višino izvorne slike, čeprav se lahko njegova velikost datoteke razlikuje zaradi brezizgubne stiskave.

Ali deluje brez WebGPU?

Da, na brskalnikih, ki podpirajo WebAssembly in module workerje. Worker najprej preizkusi WebGPU za hitrejše inferiranje. Če ni uporabnega adapterja ali WebGPU obdelava spodleti, poskusi z CPU/WASM backendom. Tudi ta rezervna možnost ostane zasebna, a je lahko občutno počasnejša.

Kako natančno je AI odstranjevanje ozadja?

MODNet najbolje deluje na portretih in jasnih enojnih motivih. Lahko ohrani mehke lase bolje kot trdna izbira barv, vendar noben samodejni mat ni popoln. Zasedena ozadja, prosojni predmeti, skupine, zamegljenost pri gibanju, sence in ujemajoče se barve spredaj/ozadje lahko povzročijo manjkajoče ali ohranjene dele.

Zakaj prvi zagon prenese model?

Nevronska mreža mora biti na voljo na vaši napravi, preden lahko izračuna alfa mat. WebGPU uporablja približno 13 MB uteži v FP16; združljiva CPU pot uporablja približno 26 MB uteži v FP32, plus AI runtime datoteke. Brskalniki jih pogosto predpomnijo, vendar zasebno brskanje ali čiščenje shrambe lahko zahteva ponovni prenos.

Zakaj je rezultat PNG?

PNG podpira alfa kanal, ki shrani prosojne in delno prosojne piksle. Standardni JPEG ne more ohraniti prosojnosti in bi odstranjen prostor zapolnil z enobarvno površino. PNG izvoz tudi prepreči dodatni izgubljajoči stiskovni korak na vidnem motivu.

Ali lahko rezultat uporabljam offline?

Ko so zahtevane runtime in modelne datoteke predpomnjene, lahko kasnejši zagon deluje brez novega prenosa, odvisno od brskalnika in njegove politike shranjevanja. Ne zanašajte se na trajno offline razpoložljivost: brskalniki lahko odstranijo predpomnjene modelne podatke, zasebno brskanje pa jih običajno zavrže.