写真の背景を削除するには？
写真を開くと、ツールが被写体を切り抜き、背景が透過した PNG を返します。セグメンテーションモデルはブラウザー内で動くので、背景削除 API とは違い画像がアップロードされることはありません。公開する権利を持たないポートレートや商品写真では、これが重要になります。
完全にブラウザ内で動作 · アップロードなし · アカウント不要 · 透かしなし
- 被写体がはっきりした写真(人物、商品、動物)を開きます。
- ランタイムとモデルを一度だけダウンロードし、そのあと切り抜きをローカルで計算します。
- 透過または単色の背景を選び、PNG をダウンロードします。
PNG、JPEG、WebP。画像はこのページが読み込み、どこにも送信しません。
結果
知っておくべきこと。 初回は約 19 MB(ランタイムとモデル)をダウンロードし、その後キャッシュします。被写体が中央にある写真が最も得意で、髪、毛皮、半透明の物体はこのクラスのモデルにとって最も難しい対象です。
このページにできること
- 背景が透過した PNG を生成する
- 白、黒、任意の背景色を選択できる
- モデルはブラウザー内の WebAssembly でローカルに動作する
- ファイルはアップロードされない
このツールを使うべき場面
- 被写体が明確に分離し、背景が単色の商品写真やポートレート。
- 透過 PNG を手早く 1 枚必要とし、画像をアップロードできないとき。
- 別の場所で入念に作業する前に、大まかな切り抜きを確認するとき。
別の方法を選ぶべき場面
- 細い髪、毛皮、ガラス、煙、透明な物体、複数の重なり合う被写体。
- 被写体と背景の色が似ている、または輪郭がぼやけている場合。
- 手作業での輪郭の調整、編集可能なマスク、レイヤー化された出力が必要な場合。
他の方法との違いと限界
ここではコンパクトな ONNX モデルがブラウザー内で動きます。一度ダウンロードすれば済みますが、大きな画像では遅く、編集可能なマスクのない 1 枚の平坦な PNG を出力します。Photoshop の被写体選択、rembg、ホスト型の切り抜き API は一般に髪や半透明の輪郭をよりよく解き、調整もできますが、その代わりにインストールかアップロードが必要です。単純でコントラストの高い被写体を超える場合は、輪郭を手作業で整えることを想定してください。
あなたのファイルはどこへ
どこへも行きません。このページは処理を行うコードを読み込み、それ以降、あなたが開いたファイルはあなた自身のブラウザが読みます。アップロードの手順も、サーバー上の一時コピーも、信じる必要のある後片付けもありません。データはネットワークを一度も渡らないので、後から消すものは何も残りません。自分で確かめられます。ツールの実行中にブラウザのネットワークパネルを開いて、何も通信しないことを見てください。
このツールについての質問
- 写真はサーバーにアップロードされますか？
- いいえ。モデルはブラウザー内の WebAssembly で動きます。このページが行うリクエストは、自身のコード、14.2 MB のランタイム、4.4 MB のモデルだけで、すべてこのサイトから配信され、そのいずれにもあなたの画像は含まれません。実行中にブラウザーのネットワークパネルを開いても、リクエストはまったく表示されません。
- 費用はかかりますか、上限はありますか？
- 無料で、上限もありません。処理をするサーバーが存在しないため、API キーも 1 枚ごとの課金も 1 日の割り当てもありません。唯一の制約は端末のメモリです。
- どの写真が最もきれいに仕上がりますか？
- 背景からはっきり分離した被写体が 1 つ、フレームのかなりの部分を占めている写真です。平らな面に置いた商品写真や、背景が明確なポートレートは良好に処理できます。髪、毛皮、透明なガラス、モーションブラー、そして被写体と背景が同じ色の雑然とした背景は、この規模のモデルにとって難しい例です。
- 初回だけ遅いのはなぜですか？
- 約 19 MB のランタイムとモデルの重みがまず届く必要があるためです。ブラウザーがそれらをキャッシュするので、同じ端末での 2 枚目はすぐに始まり、オフラインでも動きます。
- より高解像度で切り抜けますか？
- マスクは 320 × 320 で計算され、その後あなたの画像の実際のサイズへ拡大されるため、輪郭は滑らかですが画素レベルでは鋭くありません。大きな印刷用なら、必要なサイズで切り抜いたうえで画像エディターで輪郭を整えてください。PNG は作業の土台となるきれいなアルファチャンネルを保ちます。
- モデルは何で、ライセンスはどうなっていますか？
- U-2-Netp で、U-2-Net の作者による小型の顕著物体検出器を、BritishWerewolf が ONNX 向けにまとめたものです。重みは Apache-2.0、ランタイムは MIT なので、出力は商用利用も含めて自由に使えます。
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ガイド
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