CanDoYa全程在瀏覽器裡執行，免上傳、免註冊。
圖片去背會把主要主體從周圍背景分離，並將被去除的區域變成透明。此工具在瀏覽器內以人像去幕（portrait-matting）模型執行，保留原始像素尺寸並匯出 PNG。你的相片留在裝置上，公開的 AI 模型則會從外部下載。
此工具在瀏覽器的 worker 中使用 Apache-2.0 授權的 MODNet 人像去幕模型。它優先使用 WebGPU 與 16-bit 權重，當 WebGPU 不可用或失敗時會回退到在 CPU 上以 WebAssembly 執行。首次執行會下載約 13 MB（WebGPU 路徑）或 26 MB（CPU 路徑）的模型權重，外加運行時檔案。瀏覽器快取可讓之後的執行更快。
去背在畫面中若只有一位人物或明顯的前景主體與背景視覺上可區分時效果最佳。細髮會產生柔和的 alpha 邊緣；玻璃、動態模糊、深色陰影、多人人物、商品，以及前後景顏色相近的情況較難處理。下載透明 PNG 前，請在淺色與深色背景上預覽切圖。
不會。選取的圖片會在你瀏覽器內的 worker 中解碼與處理。worker 會從外部主機下載 Transformers.js 運行時與公開的 MODNet 檔案，但你的圖片不會包含在那些請求中。CanDoYa 不會接收或儲存原始檔或結果。
是的。無需帳號、付款、點數系統、浮水印或依解析度計費的匯出費用。處理能力由你的裝置提供。首次下載公開模型仍會使用你的網路流量，在有流量限制的方案中需注意。
工具接受單張 JPEG、PNG 或 WebP，大小上限為 25 MB 與 24 百萬像素。這些限制可減少在記憶體有限的手機與筆電上當機的風險。下載的 PNG 會保留來源的寬度與高度，但檔案大小可能不同，因為 PNG 採用無失真壓縮。
可以，在支援 WebAssembly 與模組 worker 的瀏覽器上會回退到 CPU。worker 會先檢測 WebGPU 以加速推理；若沒有可用的適配器或 WebGPU 處理失敗，會改用 CPU/WASM。該回退同樣是私密運算，但速度會明顯較慢。
MODNet 在人像與單一清晰主體上表現最佳。它能比硬色彩選取更好地保留柔細髮絲，但沒有任何自動遮罩是完美的。複雜背景、透明物、多人、動態模糊、陰影或前後景顏色接近，都可能造成缺失或殘留區域。
神經網路必須先在你的裝置上可用，才能推理出 alpha matte。WebGPU 路徑大約使用 13 MB 的 FP16 權重；相容的 CPU 路徑則約 26 MB 的 FP32 權重，另加 AI 運行時檔案。瀏覽器通常會快取這些檔案，但私密模式或清除儲存會再次觸發下載。
PNG 支援 alpha 通道，可以儲存完全透明與部分透明的像素。標準的 JPEG 無法保留透明度，會以實色填滿被去除區域。PNG 輸出也避免對可見主體再做一次有損壓縮。
在所需的運行時與模型檔被快取後，之後的執行可能不需再次下載，視瀏覽器與其儲存政策而定。不要依賴永久離線可用性：瀏覽器可能會清除快取模型，而私密瀏覽通常也會丟棄它們。