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Recorta el sujeto de cualquier foto y descarga un PNG transparente. El modelo se ejecuta completamente en tu dispositivo — tu imagen nunca se carga ni se almacena.
Un removedor de fondo separa el sujeto de una foto de todo lo que hay detrás, luego exporta el sujeto en un lienzo transparente. Las herramientas tradicionales dependían de atajos de varita mágica o chroma-key que solo funcionaban en fondos de color sólido; las herramientas modernas utilizan una pequeña red neuronal entrenada para reconocer objetos en primer plano sin importar cuán ocupada esté la escena. Esta página ejecuta esa red — un modelo de segmentación ISNet de código abierto — directamente dentro de tu navegador a través de WebGPU o WebAssembly. Ningún dato de imagen sale de tu dispositivo, no hay límite de uso, y el resultado es un PNG limpio con total transparencia alfa que puedes usar en una lista de productos, presentación, collage o herramienta de diseño.
Arrastra un JPG, PNG o WebP al área de carga, o haz clic para seleccionar desde tu dispositivo. Se admiten archivos de hasta 25 MB.
En tu primera ejecución, el modelo de segmentación (~50 MB) se descarga una vez y se almacena en caché por tu navegador. Las ejecuciones posteriores comienzan al instante sin más descargas.
El original se muestra a la izquierda y el resultado transparente a la derecha contra un tablero de ajedrez para que puedas ver claramente el canal alfa. Un porcentaje de progreso se actualiza a medida que el modelo se carga y se ejecuta.
Haz clic en Descargar PNG para guardar el recorte. El archivo mantiene su canal alfa para que puedas usarlo sobre cualquier fondo en Figma, Photoshop, Canva o una plantilla de diapositivas.
Haz clic en Probar otra imagen para limpiar el lienzo y procesar la siguiente foto. Dado que el modelo ya está en caché, cada ejecución subsiguiente es mucho más rápida.
1. Decodifica el archivo cargado en un mapa de bits RGBA. 2. Redimensiona y normaliza el mapa de bits al tamaño de entrada esperado por el modelo. 3. Ejecuta la red de segmentación ISNet en WebGPU (o fallback de WASM). 4. Recibe una máscara alfa suave del mismo tamaño que la entrada. 5. Multiplica el mapa de bits original por la máscara para obtener píxeles RGBA. 6. Codifica el resultado como un PNG con total transparencia.
ISNet (Red de Supervisión Intermedia) es una arquitectura de segmentación de imágenes que produce una probabilidad por píxel de pertenecer al primer plano. A diferencia de una selección de varita mágica que solo maneja colores sólidos, la red fue entrenada con decenas de miles de fotos variadas, por lo que se generaliza a retratos, productos, animales y desorden. Ejecutarlo localmente en tu navegador a través de ONNX Runtime Web significa que los bytes de tu imagen nunca salen del dispositivo — obtienes la privacidad de una herramienta offline con la calidad de un servicio en la nube.
Referencia: ISNet (Segmentación de Imagen Dicótoma Altamente Precisa)
| Tipo de foto | Calidad del resultado |
|---|---|
Retrato de estudio, fondo liso | Recorte casi perfecto — los bordes del cabello son limpios y la caída del alfa se ve natural. Gran opción para fotos de perfil y avatares. |
Foto de producto en un escritorio ocupado | Separación limpia alrededor de bordes duros; reflejos y sombras generalmente se tratan como fondo. Ideal para listados de ecommerce. |
Grupo de personas al aire libre | Cada persona se mantiene como primer plano; objetos delgados entre sujetos (barandillas, hojas) pueden necesitar un retoque manual rápido. Caso límite — escenas ocupadas. |
El sujeto se mezcla con un fondo de color similar | La calidad disminuye donde no hay contraste. Prueba con una foto diferente o una versión de mayor resolución de la misma toma. Peor escenario posible. |
Reduce archivos JPG, PNG o WebP en tu navegador con un control deslizante de calidad interactivo.
Ajusta, filtra, rota y recorta fotos en el navegador — sin subidas, sin marca de agua.
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