इमेज बैकग्राउंड हटाएं, मुफ़्त में

यह कैसे काम करता है

मुख्य काम MODNet करता है, एक ओपन-सोर्स पोर्ट्रेट-मैटिंग नेटवर्क, जो ONNX Runtime Web (ONNX इंफरेंस इंजन का माइक्रोसॉफ्ट का WebAssembly संस्करण) के ज़रिए आपके ब्राउज़र के अंदर चलता है. पहली बार बटन दबाने पर, पेज मॉडल और रनटाइम डाउनलोड करता है (करीब 18 MB मिलाकर, सेशन के लिए कैश्ड), फिर आपकी फ़ोटो पर लोकली इंफरेंस चलाता है. एक सामान्य सेगमेंटेशन मॉडल के विपरीत, जो सिर्फ "व्यक्ति या बैकग्राउंड" का कड़ा अंदाज़ा लगाता है, MODNet हर पिक्सेल के लिए वास्तविक अल्फा मैट, यानी असली ओपैसिटी वैल्यू, पूर्वानुमान करने के लिए प्रशिक्षित है, इसलिए बाल और मुलायम किनारे असली पारदर्शिता के ज़्यादा करीब आते हैं.

असली अल्फा मैट में भी किनारों पर कुछ नॉइज़ रहता है, इसलिए यह टूल एक हल्की सफाई भी करता है: एक छोटा बॉक्स ब्लर रीसाइज़िंग की खामियों को स्मूद करता है, फिर अल्फा कर्व को धीरे से रीमैप किया जाता है ताकि शून्य के करीब की धुंध पूरी तरह पारदर्शी हो जाए और भरोसेमंद विषय वाले पिक्सेल पूरी तरह अपारदर्शी, जबकि बीच का मुलायम ट्रांज़िशन (बाल, ब्लर, मूवमेंट) चपटा किए बिना बना रहे. साफ़ किया गया नतीजा canvas के getImageData के ज़रिए पिक्सेल-दर-पिक्सेल लागू होता है, और PNG के रूप में एक्सपोर्ट होता है (ट्रांसपेरेंसी बनाए रखने के लिए) या आपके चुने रंग के ऊपर कंपोज़िट होता है.

यही वजह है कि नतीजे पेड क्लाउड सर्विसेज़ से अलग होते हैं: वे GPU पर सैकड़ों गुना बड़े मॉडल चलाती हैं, इसलिए बाल और बिज़ी बैकग्राउंड में बेहतर होती हैं. यहां ट्रेडऑफ़ उल्टा है, और यह जान-बूझकर है: आपकी फ़ोटो कभी आपकी मशीन से बाहर नहीं जाती. यह जांचा जा सकता है, सिर्फ़ वादा नहीं: DevTools का Network टैब खोलें और एक इमेज प्रोसेस करें. आप मॉडल और रनटाइम फाइलें डाउनलोड होते देखेंगे, और कोई भी रिक्वेस्ट आपकी फ़ोटो नहीं ले जाती, कभी नहीं.