Làm thế nào để xóa nền khỏi một bức ảnh?

Mở một bức ảnh và công cụ sẽ tách chủ thể ra và trả lại bạn một ảnh PNG với nền trong suốt. Mô hình phân đoạn chạy trong trình duyệt của bạn, nên khác với một API xóa nền, bức ảnh không bao giờ được tải lên — điều này quan trọng với ảnh chân dung và ảnh sản phẩm mà bạn không có quyền công bố.

Chạy hoàn toàn trong trình duyệt · không tải lên · không tài khoản · không hình mờ

  1. Mở một bức ảnh có chủ thể rõ ràng — một người, một sản phẩm, một con vật.
  2. Môi trường chạy và mô hình tải xuống một lần, rồi phần cắt được tính cục bộ.
  3. Chọn nền trong suốt hoặc đặc, rồi tải ảnh PNG xuống.

PNG, JPEG hoặc WebP. Hình ảnh được đọc bởi trang này và không bao giờ được gửi đi đâu cả.

Nên biết. Lần chạy đầu tải xuống khoảng 19 MB (môi trường chạy cộng mô hình) rồi lưu vào bộ nhớ đệm. Ảnh tập trung vào chủ thể cho kết quả tốt nhất; tóc, lông thú và các vật thể bán trong suốt là những trường hợp khó nhất với bất kỳ mô hình nào thuộc lớp này.

Trang này làm được gì

Khi nào nên dùng công cụ này

  • Một ảnh sản phẩm hoặc ảnh chân dung với chủ thể tách biệt rõ ràng và nền trơn.
  • Bạn cần một ảnh PNG trong suốt nhanh chóng và không thể tải hình ảnh lên.
  • Kiểm tra một bản cắt thô trước khi làm việc tinh chỉnh ở nơi khác.

Khi nào nên chọn cách khác

  • Tóc mảnh, lông thú, thủy tinh, khói, vật thể trong suốt, hoặc nhiều chủ thể chồng lên nhau.
  • Chủ thể và nền có màu tương tự nhau hoặc các cạnh mềm.
  • Bạn cần tinh chỉnh cạnh thủ công, một mặt nạ có thể chỉnh sửa, hoặc đầu ra dạng lớp.

So với các lựa chọn khác

Một mô hình ONNX gọn nhẹ chạy trong trình duyệt ở đây: nó tải xuống một lần, chậm hơn trên ảnh lớn và tạo ra một ảnh PNG phẳng duy nhất không có mặt nạ chỉnh sửa được. Tính năng chọn chủ thể của Photoshop, rembg hoặc một API cắt được lưu trữ thường xử lý tóc và các cạnh bán trong suốt tốt hơn và cho phép bạn tinh chỉnh chúng, với cái giá là cài đặt hoặc tải lên. Hãy mong đợi phải dọn các cạnh bằng tay với bất cứ thứ gì vượt ra ngoài một chủ thể đơn giản, tương phản cao.

Tệp của bạn đi đâu

Không đi đâu cả. Trang này tải đoạn mã làm việc, và từ đó trở đi tệp bạn mở do chính trình duyệt của bạn đọc. Không có bước tải lên, không có bản sao tạm trên máy chủ, không có khâu dọn dẹp nào phải tin — dữ liệu không bao giờ đi qua mạng, nên không còn gì để xóa sau đó. Bạn có thể tự kiểm chứng: mở bảng mạng của trình duyệt khi công cụ đang chạy và xem nó im lặng.

Câu hỏi về công cụ này

Ảnh của tôi có bị tải lên máy chủ không?
Không. Mô hình chạy trong trình duyệt của bạn trên WebAssembly. Các yêu cầu duy nhất mà trang thực hiện là cho mã của chính nó, môi trường chạy 14,2 MB và mô hình 4,4 MB — tất cả đều được phục vụ từ trang web này — và không có yêu cầu nào chứa hình ảnh của bạn. Hãy mở bảng mạng của trình duyệt khi nó chạy và bạn sẽ thấy không có yêu cầu nào cả.
Nó tốn bao nhiêu, và có giới hạn không?
Không tốn gì và không có giới hạn. Không có khóa API, không có phí theo ảnh và không có hạn ngạch hằng ngày, vì không có máy chủ nào làm việc. Giới hạn duy nhất là bộ nhớ thiết bị của bạn.
Những ảnh nào cho kết quả tốt nhất?
Một chủ thể rõ ràng nổi bật khỏi nền của nó, chiếm một phần đáng kể của khung. Ảnh sản phẩm trên bề mặt trơn và ảnh chân dung có phông nền riêng biệt cho kết quả tốt. Tóc, lông thú, thủy tinh trong suốt, nhòe do chuyển động và nền rối rắm nơi chủ thể và nền cùng màu là những trường hợp khó với bất kỳ mô hình nào cỡ này.
Vì sao lần chạy đầu lại chậm?
Vì trước tiên khoảng 19 MB môi trường chạy và trọng số mô hình phải đến nơi. Trình duyệt lưu đệm chúng, nên bức ảnh thứ hai trên cùng thiết bị bắt đầu ngay — và hoạt động ngoại tuyến.
Tôi có thể có một bản cắt độ phân giải cao hơn không?
Mặt nạ được tính ở 320 × 320 rồi được phóng lên kích thước thật của ảnh bạn, nên các cạnh mượt mà nhưng không sắc ở mức điểm ảnh. Với một bản in lớn, hãy cắt ở kích thước bạn cần rồi tinh chỉnh cạnh trong một trình biên tập ảnh — ảnh PNG giữ một kênh alpha sạch để làm việc từ đó.
Mô hình là gì, và nó theo giấy phép nào?
U-2-Netp, một bộ phát hiện vật thể nổi bật nhỏ của các tác giả U-2-Net, được BritishWerewolf đóng gói cho ONNX. Trọng số và môi trường chạy lần lượt theo giấy phép Apache-2.0 và MIT, nên kết quả là của bạn để dùng cho mục đích thương mại.

Công cụ khác cùng nhóm

Hướng dẫn