חדש תמונה, וידאו, קריינות ותמלול בקריאה אחת, בלי להריץ מודל. מנסים בלי שרת

GPT
R

remove-background-webgpu

רץ בדפדפן

webml-communityapache-2.02024-08-26

  • static

הכלי מוחק רקע מתמונות פורטרט ישירות בתוך הדפדפן שלכם. הוא מתאים למי שרוצה חיתוך מהיר בלי לשלוח תמונות אישיות לשרתים חיצוניים.

  • —הורדות בחודש
  • 160לייקים

מה זה

אתם מעלים תמונת פורטרט ומקבלים אותה בחזרה כשרק הדמות נשארת והרקע נמחק לגמרי. אין כאן עיבוד מורכב של שכבות או אפשרויות עריכה ידניות, אלא פעולה אחת ישירה של זיהוי האדם וחיתוך הסביבה שלו.

מאחורי הקלעים רץ המודל Xenova/modnet, גרסה קלה ומותאמת של MODNet שמיועדת ספציפית להסרת רקע מפורטרטים. התהליך כולו מבוסס על ספריית Transformers.js ומנצל את כרטיס המסך של המחשב שלכם דרך תקן WebGPU, כך שכל החישובים נעשים אצלכם מקומית בחומרה של המכשיר.

מתאים ל

  • חיתוך תמונות פרופיל

    ניקוי רקע מצילומי פנים לצורך יצירת תמונת פרופיל לאתרים או לקורות חיים.

  • פיתוח יישומי ווב מקומיים

    בדיקת היכולת להריץ מודלים של ראייה ממוחשבת ב־WebGPU כבסיס לפרויקט עצמאי.

  • עיבוד תמונות ללא ענן

    מחיקת רקע מפורטרטים רגישים בלי לחשוף את הקבצים לשירותים חיצוניים ברשת.

איפה זה נופל

המודל הזה אומן על פורטרטים של בני אדם בלבד. אם תנסו לחתוך תמונות של מוצרים למכירה, רכבים או חיות מחמד, סביר להניח שתקבלו תוצאות מרוחות או חיתוך שגוי לחלוטין. בנוסף, חובה להשתמש בדפדפן ובכרטיס מסך שתומכים ב־WebGPU, אחרת העיבוד פשוט לא ירוץ.

שאלות
נפוצות

האם השימוש עולה כסף?

לא, השימוש חופשי לחלוטין ואין שום מסלול בתשלום. הקוד מופץ תחת רישיון קוד פתוח apache-2.0 ואפשר להשתמש בו ללא הגבלה.

מה קורה לתמונות שאני מעלה?

התמונות לא נשלחות לשום שרת מרוחק ולא יוצאות מהמחשב שלכם. הכל מעובד מקומית בתוך זיכרון הדפדפן באמצעות תקן WebGPU.

האם אפשר להריץ את הכלי מקומית במחשב שלי?

כן, המפתחים מספקים קוד מקור מלא ב־React ו־Vite שניתן לשכפל מ־GitHub. מתקינים את התלויות עם npm ומריצים שרת פיתוח מקומי בפקודה אחת.

למה הביצועים שונים בין מכשירים שונים?

מכיוון שהעיבוד מתבצע על המחשב שלכם ולא בשרת, המהירות נקבעת לפי כרטיס המסך המקומי. מחשב עם חומרה גרפית חזקה יחתוך את התמונה מהר יותר ממכשיר ישן.

איך משתמשים

אין צורך בהרשמה, אין תשלום ואין שום תור ברקע. אתם פותחים את העמוד בדפדפן שתומך ב־WebGPU ומעלים תמונה מהמחשב. זמן העיבוד תלוי לחלוטין בעוצמת המעבד הגרפי שלכם, כאשר בטעינה הראשונה הדפדפן מוריד את משקלי המודל, ולאחר מכן החיתוך עצמו מתבצע מקומית תוך שניות בודדות.

הרישיון

הפרויקט מופץ תחת רישיון apache-2.0, שמאפשר שימוש חופשי כולל שימוש מסחרי והתאמת הקוד. מכיוון שהמודל רץ במלואו על המחשב שלכם דרך הדפדפן, התמונות שאתם מעלים לא נשמרות בשום שרת ונשארות אצלכם בלבד.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש
  • שימוש בפטנטים

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗