เลือกภาพของคุณ
วางภาพ JPG, PNG, WebP, GIF หรือ BMP ในเครื่องมือ หรือคลิกเพื่อเลือกจากอุปกรณ์
ตัดวัตถุออกจากภาพด้วยโครงข่ายประสาทเทียมบน WebAssembly ในเบราว์เซอร์ เลือกสี่โมเดล ปรับขอบ และดาวน์โหลด PNG โปร่งใสไร้ลายน้ำ ภาพไม่ถูกอัปโหลด
JPG, PNG, WebP, GIF หรือ BMP ใช้ทีละภาพเพื่อให้ตัดได้สะอาดที่สุด
ภาพไม่ออกจากอุปกรณ์ของคุณใช้ AI ตัดภาพโดยไม่ต้องติดตั้งซอฟต์แวร์หรือส่งไฟล์ให้เซิร์ฟเวอร์
วางภาพ JPG, PNG, WebP, GIF หรือ BMP ในเครื่องมือ หรือคลิกเพื่อเลือกจากอุปกรณ์
เลือกโมเดล แล้วเลือก ลบพื้นหลังครั้งแรกจะดาวน์โหลดโมเดลนั้น ส่วนภาพถัดไปที่ใช้โมเดลเดิมจะเร็วขึ้นมาก
ตรวจภาพที่ตัดแล้วบนพื้นตารางหมากรุก เลือกพื้นโปร่งใสหรือเพิ่มสี แล้วดาวน์โหลดไฟล์
แทนที่จะส่งภาพไปยังเซิร์ฟเวอร์ ตัวโมเดลจะดาวน์โหลดเพียงครั้งเดียวแล้วทำงานบนเครื่องของคุณ
| ชั้นการทำงาน | หน้าที่ | ทำงานที่ |
|---|---|---|
| ONNX Runtime Web | เรียกใช้โครงข่ายประสาทเทียมผ่าน WebAssembly ที่คอมไพล์สำหรับเบราว์เซอร์ | เบราว์เซอร์ของคุณ |
| โมเดลที่คุณเลือก | U2Netp, Silueta, MODNet หรือ BiRefNet-lite วิเคราะห์ภาพย่อและทำนายว่าพิกเซลใดเป็นส่วนของวัตถุ | เบราว์เซอร์ของคุณ |
| ตัวกรองแบบมีคำแนะนำ | ปรับผลทำนายหยาบให้ตรงกับขอบจริงในภาพเต็ม แล้วเลื่อนขอบ ทำขอบนุ่ม และทำความสะอาดสี | เบราว์เซอร์ของคุณ |
| Canvas | เขียนมาสก์ที่ปรับแล้วลงในช่องอัลฟาของพิกเซลต้นฉบับ | เบราว์เซอร์ของคุณ |
เครื่องมือมีโครงข่ายสี่แบบ ทั้งหมดเผยแพร่ด้วยสัญญาอนุญาตโอเพนซอร์สแบบผ่อนปรน และทำงานบนอุปกรณ์ของคุณ
| โมเดล | ดาวน์โหลด | เหมาะกับ | ทรัพยากรที่ใช้ |
|---|---|---|---|
| เร็ว · U2Netp | 4.4 MB | สินค้า โลโก้ และวัตถุอื่นที่มีขอบชัดเจน | น้อยมาก เป็นค่าเริ่มต้นและทำงานเร็วบนทุกอุปกรณ์ |
| ดีขึ้น · Silueta | 42 MB | วัตถุที่มีส่วนบาง เช่น แขน สายรัด ล้อจักรยาน และกิ่งไม้ | ดาวน์โหลดครั้งแรกนานขึ้น จากนั้นเร็วเท่ากับโหมดเร็ว |
| บุคคล · MODNet | 6.6 MB | คนและสัตว์เลี้ยงที่ต้องรักษาเส้นผม ขน และเครา | ไม่กี่วินาทีต่อภาพ โดยคาดว่าภาพเป็นคนหรือสัตว์ |
| สูงสุด · BiRefNet-lite | 94 MB | ทุกวัตถุที่ต้องการขอบสมบูรณ์ เช่น ผม ขน กระจก ภาพเบลอจากการเคลื่อนไหว และพื้นหลังซับซ้อน | ดาวน์โหลดใหญ่ที่สุดและใช้เวลาเพิ่มเล็กน้อยต่อภาพ แต่ได้มาสก์อัลฟาคุณภาพสูงที่สุดที่ใช้ได้ในเบราว์เซอร์ |
ไม่แน่ใจใช่ไหม? เริ่มด้วยโหมดเร็ว หากแขนขาหรือสายรัดถูกตัดหาย ให้ใช้ภาพเดิมกับโหมดดีขึ้น หากแนวผมดูเหมือนวาด ให้ใช้โหมดบุคคล หากต้องการขอบสมบูรณ์กับทุกวัตถุ ให้ใช้โหมดสูงสุด แต่ละโมเดลดาวน์โหลดครั้งเดียวแล้วเก็บแคช
ทุกอย่างที่ต้องใช้เพื่อตัดวัตถุโดยไม่ส่งภาพให้ผู้อื่น
เอนจินและโมเดลดาวน์โหลดจากเว็บไซต์นี้ครั้งเดียว จากนั้นทุกการประมวลผลเกิดบนอุปกรณ์
โครงข่ายที่ฝึกแล้วสี่แบบ ตั้งแต่ตัวตรวจจับ 4.4 MB จนถึงโมเดลแบ่งส่วนสองกลุ่มสมัยใหม่ที่แยกผมได้ทีละเส้น จึงแยกวัตถุจริงแทนการเดาจากช่วงสี
ผลลัพธ์แสดงบนพื้นตารางหมากรุก ให้เห็นชัดว่าพิกเซลใดถูกลบก่อนดาวน์โหลด
ปล่อยพื้นหลังในช่องอัลฟาให้โปร่งใส หรือฝังสีขาว ดำ หรือสีที่กำหนดเองสำหรับที่ที่ไม่รองรับความโปร่งใส PNG
ใช้ภาพใดก็ได้ที่เบราว์เซอร์ถอดรหัสได้ ผลลัพธ์เป็น PNG เสมอ เพราะเป็นรูปแบบที่รองรับแพร่หลายและเก็บความโปร่งใสได้
ขนาด: ภาพที่กว้างหรือสูงเกิน 4096 พิกเซลจะลดขนาดลงถึงขีดจำกัดนั้นก่อนตัด เพื่อให้ภาพใหญ่มากยังทำงานได้ลื่นไหล
ไม่ โครงข่ายประสาทเทียม เอนจิน WebAssembly และโมเดลดาวน์โหลดจากเว็บไซต์นี้ครั้งเดียวแล้วทำงานในเบราว์เซอร์ ภาพไม่ออกจากอุปกรณ์
ครั้งแรกดาวน์โหลดเอนจิน ONNX Runtime WebAssembly ประมาณ 13 MB พร้อมโมเดลที่เลือก: โหมดเร็ว 4.4 MB, ดีขึ้น 42 MB, บุคคล 6.6 MB หรือสูงสุด 94 MB โมเดลเก็บแคชในพื้นที่ส่วนตัวของเบราว์เซอร์ ภาพถัดไปจึงเร็วขึ้นมากและไม่ดาวน์โหลดซ้ำ
คุณเลือกได้ โหมดเร็วใช้ U2Netp โครงข่ายตรวจจับวัตถุเด่นขนาดเล็ก โหมดดีขึ้นใช้ Silueta ซึ่งย่อ U2-Net แบบเต็มเหลือ 42 MB และรักษาส่วนบางที่โมเดลเล็กตัดทิ้ง โหมดบุคคลใช้ MODNet โครงข่ายสร้างช่องอัลฟาจริงเพื่อรักษาเส้นผมและขน โหมดสูงสุดใช้ BiRefNet-lite โครงข่ายแบ่งส่วนสองกลุ่มสมัยใหม่พร้อมการอ้างอิงสองด้าน ให้ขอบคุณภาพสูงสุดกับทุกวัตถุ ทั้งสี่ทำงานผ่าน ONNX Runtime Web และใช้สัญญาอนุญาตโอเพนซอร์สแบบผ่อนปรน
เริ่มด้วยโหมดเร็วสำหรับสินค้า โลโก้ หรือวัตถุขอบชัด ใช้ดีขึ้นเมื่อส่วนบางถูกตัดหาย เช่น แขน สายรัด ล้อจักรยาน หรือกิ่งไม้ ใช้บุคคลสำหรับคนหรือสัตว์เลี้ยงที่แนวผมสำคัญ ใช้สูงสุดเมื่อต้องการขอบสมบูรณ์กับทุกวัตถุ โดยเฉพาะผม ขน กระจก หรือภาพเบลอจากการเคลื่อนไหวบนพื้นหลังซับซ้อน และเผื่อเวลาเพิ่มไม่กี่วินาทีต่อภาพ
ทุกภาพที่เบราว์เซอร์ถอดรหัสได้ รวมถึง JPG, PNG, WebP, GIF และ BMP ผลลัพธ์บันทึกเป็น PNG เสมอ เพราะเป็นรูปแบบทั่วไปที่เก็บความโปร่งใสได้
ได้ เลือกสีขาว ดำ หรือสีที่กำหนดก่อนดาวน์โหลด สีนั้นจะฝังใน PNG ที่ส่งออก หากเลือกโปร่งใส พื้นที่หลังวัตถุในช่องอัลฟาจะคงโปร่งใส
โครงข่ายเห็นเพียงภาพย่อ ผลทำนายดิบจึงหยาบกว่าภาพจริง เครื่องมือปรับด้วยตัวกรองแบบมีคำแนะนำให้ขอบตรงกับรายละเอียดจริง และแผงปรับละเอียดให้เลื่อนขอบเข้าออก ทำขอบนุ่ม ลบฝ้าสีเทา และขอบสีได้ หากผมหรือขนยังถูกตัด ให้เปลี่ยนเป็นโมเดลบุคคลแล้วรันภาพใหม่
ไม่ มาสก์ที่ทำนายแล้วเก็บในหน่วยความจำ การเลื่อนขอบ ทำขอบนุ่ม ทำความสะอาด ยึดขอบ และลบขอบสีจึงปรับบนมาสก์และอัปเดตทันที มีเพียงการเปลี่ยนโมเดลที่รันโครงข่ายใหม่