Bagaimana cara menghapus latar belakang dari sebuah foto?

Buka foto dan alat ini memotong subjeknya lalu mengembalikan PNG dengan latar transparan. Model segmentasinya berjalan di browser Anda, jadi tidak seperti API penghapus latar, gambarnya tidak pernah diunggah — hal yang penting untuk potret dan foto produk yang hak publikasinya tidak Anda pegang.

Berjalan sepenuhnya di browser Anda · tanpa unggahan · tanpa akun · tanpa tanda air

  1. Buka foto dengan subjek yang jelas — orang, produk, atau hewan.
  2. Runtime dan modelnya diunduh sekali, lalu potongannya dihitung secara lokal.
  3. Pilih latar transparan atau warna solid, lalu unduh PNG-nya.

PNG, JPEG, atau WebP. Gambar dibaca oleh halaman ini dan tidak pernah dikirim ke mana pun.

Perlu diketahui. Pemakaian pertama mengunduh sekitar 19 MB (runtime plus model) lalu menyimpannya di cache. Foto dengan subjek di tengah bekerja paling baik; rambut, bulu, dan objek semitransparan adalah kasus tersulit bagi model kelas ini.

Apa yang bisa dilakukan halaman ini

Kapan sebaiknya menggunakan alat ini

  • Foto produk atau potret dengan subjek yang terpisah jelas dan latar polos.
  • Anda butuh satu PNG transparan dengan cepat dan tidak bisa mengunggah gambarnya.
  • Memeriksa potongan kasar sebelum mengerjakan detail di tempat lain.

Kapan sebaiknya memilih cara lain

  • Rambut halus, bulu, kaca, asap, objek transparan, atau beberapa subjek yang bertumpuk.
  • Subjek dan latar belakangnya berwarna mirip atau tepinya lembut.
  • Anda perlu perapian tepi manual, mask yang bisa diedit, atau keluaran berlapis.

Perbandingan dengan pilihan lain

Model ONNX ringkas berjalan di browser di sini: diunduh sekali, lebih lambat pada gambar besar, dan menghasilkan satu PNG datar tanpa mask yang bisa diedit. Pemilihan subjek di Photoshop, rembg, atau API potong hosted umumnya menangani rambut dan tepi semitransparan lebih baik serta memungkinkan Anda merapikannya, dengan konsekuensi instalasi atau unggahan. Perkirakan untuk merapikan tepinya secara manual untuk apa pun di luar subjek sederhana berkontras tinggi.

Ke mana berkas Anda pergi

Tidak ke mana-mana. Halaman ini memuat kode yang mengerjakan tugasnya, dan setelah itu berkas yang Anda buka dibaca oleh browser Anda sendiri. Tidak ada langkah unggah, tidak ada salinan sementara di server, tidak ada pembersihan yang harus dipercaya — data tidak pernah melintasi jaringan, jadi tidak ada yang tersisa untuk dihapus. Anda bisa memastikannya sendiri: buka panel jaringan browser saat alat berjalan dan lihat panel itu tetap diam.

Pertanyaan tentang alat ini

Apakah foto saya diunggah ke server?
Tidak. Model berjalan di browser Anda pada WebAssembly. Satu-satunya permintaan yang dilakukan halaman adalah untuk kodenya sendiri, runtime 14,2 MB, dan model 4,4 MB — semuanya disajikan dari situs ini — dan tidak satu pun berisi gambar Anda. Buka panel network browser selama proses berjalan dan Anda tidak akan melihat permintaan apa pun.
Berapa biayanya, dan apakah ada batasnya?
Tidak ada biaya dan tidak ada batas. Tidak ada API key, tidak ada tarif per gambar, dan tidak ada kuota harian, karena tidak ada server yang mengerjakannya. Satu-satunya batas adalah memori perangkat Anda.
Foto seperti apa yang bekerja paling baik?
Satu subjek jelas yang menonjol dari latar belakangnya dan mengisi sebagian besar bingkai. Foto produk di permukaan polos dan potret dengan latar berbeda bekerja baik. Rambut, bulu, kaca transparan, blur gerakan, serta latar ramai yang warnanya sama dengan subjek adalah kasus sulit bagi model seukuran ini.
Mengapa pemakaian pertama lambat?
Karena sekitar 19 MB runtime dan bobot model harus tiba lebih dulu. Browser menyimpannya di cache, jadi foto kedua di perangkat yang sama langsung berjalan — dan bekerja offline.
Bisakah saya mendapat potongan beresolusi lebih tinggi?
Mask dihitung pada 320 × 320 lalu diskalakan ke ukuran asli gambar Anda, jadi tepinya halus tetapi tidak tajam pada tingkat piksel. Untuk cetak besar, potong pada ukuran yang Anda butuhkan dan rapikan tepinya di editor gambar — PNG-nya menyimpan kanal alpha yang bersih untuk dikerjakan.
Model apa ini, dan lisensinya bagaimana?
U-2-Netp, detektor objek menonjol kecil dari penulis U-2-Net, dikemas untuk ONNX oleh BritishWerewolf. Bobotnya berlisensi Apache-2.0 dan runtime-nya MIT, jadi hasilnya milik Anda dan boleh dipakai secara komersial.

Alat lain di kelompok yang sama

Panduan