Hapus latar belakang dengan segmentasi AI di perangkat. Seret foto, klik Hapus, unduh PNG transparan. Bekerja secara batch. Nol upload — gambar Anda tidak pernah meninggalkan browser Anda.
AI 100% di perangkat. Foto Anda tidak pernah diunggah. Model segmentasi berjalan secara lokal melalui ONNX Runtime — pemuatan pertama mengunduh ~17 MB, kemudian semuanya tersimpan di cache browser Anda.
Berjalan sepenuhnya di browser Anda. Data Anda tidak pernah keluar dari perangkat Anda.
Seret dan lepas gambar di sini
atau klik untuk memilih file · JPG, PNG, WebP didukung
Berbeda dengan metode chroma-key atau ambang batas lama, model segmentasi modern memahami apa "itu" suatu objek — tepian, tekstur, bahkan rambut halus. Berikut alurnya:
| Runtime | MacBook M2 Air | iPhone 15 Safari | Windows Chrome (RTX 3060) |
|---|---|---|---|
| WebGPU | 2.1 s | — | 0.9 s |
| WASM (multi-thread) | 3.8 s | 11.4 s | 3.2 s |
WebGPU tersedia di Chromium 113+, Safari 17.4+, dan Edge 113+. Semua pengguna mendapatkan WASM sebagai fallback yang andal.
Alat ini menerima JPG, PNG, WebP, dan BMP sebagai input — format apa pun yang dapat didekode browser Anda. Output selalu berupa PNG dengan transparansi alfa penuh sehingga dapat Anda gunakan langsung pada desain, presentasi, atau daftar produk.
Tidak ada batasan keras, tetapi gambar yang lebih besar dari 20–25 MP dapat menyebabkan tekanan memori yang terlihat pada perangkat kelas bawah. Model secara internal mengubah ukuran gambar yang sangat besar menjadi 1024 piksel di sisi terpanjang untuk inferensi, lalu mengubah ukuran masker kembali ke resolusi penuh.
Ya. BiRefNet-lite dilatih pada kumpulan foto nyata, ilustrasi digital, dan desain grafis yang beragam. Foto dengan subjek latar depan yang jelas (orang, produk, hewan) menghasilkan potongan paling bersih. Ilustrasi juga bekerja dengan baik saat subjek memiliki tepian yang berbeda dari latar belakang.
Model menghasilkan masker alfa per-piksel dengan tepian halus, yang biasanya menangani rambut, bulu, dan objek tipis dengan baik. Namun, subjek yang sangat halus atau transparan (kaca, renda, asap, kain transparan) tetap menantang untuk segmentasi model tunggal apa pun. Untuk hasil profesional, kami sarankan menggabungkan output dengan sentuhan manual di editor Anda.
Tidak. Model berjalan 100% di dalam browser Anda melalui Transformers.js + ONNX Runtime Web. Tidak ada byte gambar yang meninggalkan perangkat Anda — bahkan untuk model AI itu sendiri setelah pemuatan pertama. Cabut kabel Ethernet dan alat ini tetap berfungsi dengan model yang sudah diunduh.
Kami menjalankan alat ini pada kumpulan 30 foto nyata yang dipilih untuk mengukur waktu pemrosesan dan kualitas visual:
| Sampel Uji | Resolusi | Subjek | Runtime | Kualitas |
|---|---|---|---|---|
| Foto potret | 4032 × 3024 | Orang, detail rambut | 3.1 s | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Foto produk | 5472 × 3648 | Sepatu di atas putih | 2.6 s | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Foto hewan peliharaan | 3024 × 4032 | Kucing, detail bulu | 2.9 s | ⭐⭐⭐⭐ |
| Foto perjalanan | 6000 × 4000 | Orang di landmark | 3.4 s | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Flat lay | 4000 × 3000 | Objek kecil | 2.4 s | ⭐⭐⭐⭐ |
Kami menguji 30 foto — pemrosesan rata-rata 2,8 detik di M2 Air. Peringkat kualitas dari tinjauan buta berdampingan. Terakhir diverifikasi: September 2026.