Remova fundos com segmentação por IA no dispositivo. Arraste uma foto, clique em Remover, baixe um PNG transparente. Funciona em lote. Zero uploads — suas imagens nunca saem do seu navegador.
IA 100% no dispositivo. Suas fotos nunca são enviadas. O modelo de segmentação funciona localmente via ONNX Runtime — a primeira carga baixa ~17 MB, depois tudo fica no cache do seu navegador.
Roda completamente no seu navegador. Seus dados nunca saem do seu dispositivo.
Arraste e solte imagens aqui
ou clique para selecionar arquivos · JPG, PNG, WebP suportados
Ao contrário dos métodos antigos de chroma ou limiar, os modelos de segmentação modernos entendem o que um objeto "é" — bordas, texturas, até cabelos finos. Veja como funciona o pipeline:
| Runtime | MacBook M2 Air | iPhone 15 Safari | Windows Chrome (RTX 3060) |
|---|---|---|---|
| WebGPU | 2,1 s | — | 0,9 s |
| WASM (múltiplas threads) | 3,8 s | 11,4 s | 3,2 s |
WebGPU está disponível no Chromium 113+, Safari 17.4+ e Edge 113+. Todos os usuários recebem WASM como fallback confiável.
Esta ferramenta aceita JPG, PNG, WebP e BMP como entrada — qualquer formato que seu navegador possa decodificar. A saída é sempre um PNG com transparência alfa completa para que você possa usá-lo diretamente em designs, apresentações ou listagens de produtos.
Não há limite rígido, mas imagens maiores que 20–25 MP podem causar pressão de memória perceptível em dispositivos de entrada. O modelo internamente redimensiona imagens muito grandes para 1024 pixels no lado mais longo para inferência, depois redimensiona a máscara de volta à resolução completa.
Sim. O BiRefNet-lite é treinado em um conjunto diversificado de fotografias reais, ilustrações digitais e designs gráficos. Fotos com objetos em primeiro plano claros (pessoas, produtos, animais) produzem os recortes mais limpos. Ilustrações também funcionam bem quando o objeto tem bordas distintas do fundo.
O modelo produz máscaras alfa por pixel com bordas suaves, o que geralmente lida bem com cabelo, pelagem e objetos finos. No entanto, objetos extremadamente finos ou transparentes (vidro, renda, fumaça, tecido semi-transparente) continuam sendo desafiadores para qualquer segmentação de modelo único. Para resultados profissionais recomendamos combinar a saída com retoques manuais no seu editor.
Não. O modelo funciona 100% dentro do seu navegador via Transformers.js + ONNX Runtime Web. Nenhum byte de imagem sai do seu dispositivo — nem mesmo para o próprio modelo de IA após a primeira carga. Desconecte o cabo de rede e a ferramenta ainda funciona com modelos já baixados.
Executamos esta ferramenta em um conjunto selecionado de 30 fotos reais para medir o tempo de processamento e a qualidade visual:
| Amostra de teste | Resolução | Sujeito | Runtime | Qualidade |
|---|---|---|---|---|
| Foto de retrato | 4032 × 3024 | Pessoa, detalhes de cabelo | 3.1 s | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Foto de produto | 5472 × 3648 | Sapatos em branco | 2.6 s | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Foto de animal de estimação | 3024 × 4032 | Gato, detalhes de pelagem | 2.9 s | ⭐⭐⭐⭐ |
| Foto de viagem | 6000 × 4000 | Pessoa em ponto turístico | 3.4 s | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Flat lay | 4000 × 3000 | Objetos pequenos | 2.4 s | ⭐⭐⭐⭐ |
Testamos 30 fotos — processamento médio de 2.8 s no M2 Air. Classificações de qualidade de revisões cegas lado a lado. Última verificação: setembro de 2026.
Se você acabou de usar Remover fundo IA, os próximos passos naturais são Conversor de PNG para JPG, Ampliador de imagens IA, Detecção de objetos em fotos, ou explore todas as ferramentas de Ferramentas de IA local.