Freistell-Modell · Schnell (U²-Net small)
Leichtes universelles Freistellen für schnelle transparente PNG-Exporte.
Größe: 4.6 MB · Lizenz: Apache-2.0Verwendet von: KI-Freisteller · Passfoto · Spotlight
Modell-Setup
Lokaler Modell-Manager
Bereite in diesem Browser die Ressourcen für Segmentierung, Gesichtspunkte, Objekterkennung, OCR und Laufzeit vor, bevor du lokale KI-Tools nutzt.
ONNX-Modellpakete (Freisteller / Vergrößerung / Löschen)
Diese Pakete treiben den KI-Freisteller, die KI-Vergrößerung und das intelligente Löschen an. Bereite sie hier vor oder lass jedes Tool sein Modell beim ersten Einsatz vorbereiten. Modelle werden einmal geladen, bleiben in diesem Browser im Cache, und deine Bilder verlassen dein Gerät nie.
Tipp für Website-Betreiber: Führe npm run models:fetch im Repository aus, um die Modelle mit der Website auszuliefern – dann brauchen Besucher keinen externen Download.
Verfügbar
Freistell-Modell · Qualität (Silueta)
Ausgewogenes Freistellen mit deutlich besseren Kanten bei Personen, Produkten und Haustieren.
Größe: 42.6 MB · Lizenz: Apache-2.0Verwendet von: KI-Freisteller · Passfoto
Freistell-Modell · Maximal (ISNet)
Höchste Freistellqualität inklusive Haaren und feinen Kanten. Großer Download.
Größe: 170.0 MB · Lizenz: Apache-2.0Verwendet von: KI-Freisteller
Upscaling-Modell (Real-ESRGAN x4v3)
KI-Vergrößerung auf 2x und 4x mit Detailrekonstruktion für Fotos und Grafiken.
Größe: 4.8 MB · Lizenz: BSD-3-ClauseVerwendet von: KI-Upscale
Retusche-Modell (MI-GAN)
Generatives Füllen, um Wasserzeichen, Passanten und Objekte natürlich zu entfernen.
Größe: 27.0 MB · Lizenz: MITVerwendet von: Objekte löschen
Browser-Kompatibilität
Browser-Funktionen werden geprüft…
Lokale KI-Ressourcen
Beim Vorladen werden Laufzeitumgebungen und Modelldaten im Cache dieses Browsers gespeichert. Bei der Verarbeitung greifen die Tools zuerst auf die zwischengespeicherten Modell-Ressourcen zu.
MediaPipe-Vision-Laufzeit
Führt Segmentierungs- und Gesichtspunkt-Modelle lokal im Browser aus.
Ressourcengröße: 21.7 MBAusführungsmodus: CPU / WebAssemblyTools: Hintergrund-Blur, Motiv-Spotlight, Hintergrund entfernen, Passfoto-Hintergrund, Porträt-ToolsVorladen
Porträt-Segmentierungsmodell
Trennt Personen vom Hintergrund – für Hintergrund-Blur, Motiv-Spotlight, transparentes PNG und Passfoto-Hintergründe.
Ressourcengröße: 0.24 MBAusführungsmodus: CPU / WebAssemblyTools: Hintergrund-Blur, Motiv-Spotlight, Hintergrund entfernen, Passfoto-HintergrundVorladen
Gesichtspunkt-Modell
Erfasst die Gesichtsgeometrie für Make-up-Platzierung, Porträtlicht, Gesichts-Blur, Zähne, Augen und die Haarfarben-Vorschau.
Ressourcengröße: 3.59 MBAusführungsmodus: CPU / WebAssemblyTools: Make-up-Vorschau, Haarfarben-Vorschau, Porträtlicht, Gesichts-Blur, ZahnaufhellungVorladen
Haar-Segmentierungsmodell
Erkennt den Haarbereich direkt – für die Haarfarben-Vorschau und einen besseren Schutz des Gesichts.
Ressourcengröße: 0.75 MBAusführungsmodus: CPU / WebAssemblyTools: Haarfarben-VorschauVorladen
Detailliertes Porträt-Segmentierungsmodell
Trennt Haare, Gesichtshaut, Körperhaut, Kleidung und Accessoires für feine Haarfarben- und Porträteffekte. Wird beim ersten Einsatz bei Bedarf geladen und bleibt im Cache.
Ressourcengröße: 15.6 MBAusführungsmodus: CPU / WebAssemblyTools: Haarfarben-Vorschau, PorträteffekteVorladen
Objekterkennungsmodell
Führt Objekterkennung lokal im Browser aus – für Zählen, Prüfen, Etiketten, Regale, Parkplätze und ähnliche Vision-Tools.
Ressourcengröße: 4.50 MBAusführungsmodus: CPU / WebAssemblyTools: Regal-Facings, Etikettenprüfung, Parkplatz-Belegung, Blätter zählenVorladen
Universelles YOLO-Nano-Modell
Führt die YOLO-Objekterkennung lokal im Browser aus – für gängige zählbare Objekte wie Tassen, Schalen, Flaschen, Geschirr, Pakete, Personen und Fahrzeuge.
Ressourcengröße: 7.50 MBAusführungsmodus: CPU / WebAssemblyTools: Objekte zählen, Lokales Vision-ZählenVorladen
Optionales ONNX-Modellpaket für Geschirr
Erkennt zählbare Tischobjekte wie Essstäbchen, Bambusstäbchen, Spieße, Teller, Untertassen, Schalen und Tassen anhand eines festen Vokabulars.
Ressourcengröße: 28.0 MBAusführungsmodus: CPU / WebAssemblyTools: Objekte zählen, Stäbchen zählen, Geschirr zählenVorladen
Optionales ONNX-Modellpaket für Stäbchen
Bevorzugt sichtbare Stirnflächen bei Bambusstäbchen, Spießen, Probenstäbchen und dünnen Markierungsstäben.
Ressourcengröße: 7.50 MBAusführungsmodus: CPU / WebAssemblyTools: Stäbchen im Tray zählenVorladen
RapidOCR PP-OCRv4 Modelle
Texterkennung auf PaddleOCR-Basis mit höherer Genauigkeit, vor allem bei chinesischer Schrift.
Ressourcengröße: 15.0 MBAusführungsmodus: CPU / WebAssemblyTools: Bild-OCR, Dokument-WorkflowsVorladen
OCR-Laufzeit im Browser
Lädt die Tesseract.js-Laufzeit von derselben Domain, den LSTM-Kern sowie schnelle Sprachdaten für Englisch und vereinfachtes Chinesisch.
Ressourcengröße: 24.4 MBAusführungsmodus: CPU / WebAssemblyTools: Text erkennen (OCR), Dokument-WorkflowsVorladen