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Recorte o assunto de qualquer foto e baixe um PNG transparente. O modelo roda inteiramente no seu dispositivo — sua imagem nunca é enviada ou armazenada.
Um removedor de fundo separa o assunto de uma foto de tudo que está atrás dele, e então exporta o assunto em uma tela transparente. Ferramentas tradicionais dependiam de atalhos de varinha mágica ou chroma-key que funcionavam apenas em fundos de cores sólidas; ferramentas modernas usam uma pequena rede neural treinada para reconhecer objetos em primeiro plano, não importa quão movimentada seja a cena. Esta página roda essa rede — um modelo de segmentação ISNet de código aberto — diretamente dentro do seu navegador via WebGPU ou WebAssembly. Nenhum dado de imagem sai do seu dispositivo, não há limite de uso, e o resultado é um PNG limpo com total transparência alfa que você pode usar em uma lista de produtos, apresentação, colagem ou ferramenta de design.
Arraste um JPG, PNG ou WebP para a área de upload, ou clique para escolher do seu dispositivo. Arquivos de até 25 MB são suportados.
Na sua primeira execução, o modelo de segmentação (~50 MB) é baixado uma vez e é armazenado em cache pelo seu navegador. Execuções posteriores começam instantaneamente sem mais downloads.
O original é mostrado à esquerda e o resultado transparente à direita contra um tabuleiro de xadrez para que você possa ver claramente o canal alfa. Uma porcentagem de progresso é atualizada à medida que o modelo carrega e roda.
Clique em Baixar PNG para salvar o recorte. O arquivo mantém seu canal alfa para que você possa usá-lo em qualquer fundo no Figma, Photoshop, Canva ou um modelo de apresentação.
Clique em Tentar outra imagem para limpar a tela e processar a próxima foto. Como o modelo já está em cache, cada execução subsequente é muito mais rápida.
1. Decodifique o arquivo enviado em um bitmap RGBA. 2. Redimensione e normalize o bitmap para o tamanho de entrada esperado pelo modelo. 3. Execute a rede de segmentação ISNet em WebGPU (ou fallback WASM). 4. Receba uma máscara alfa suave do mesmo tamanho que a entrada. 5. Multiplique o bitmap original pela máscara para obter pixels RGBA. 6. Codifique o resultado como um PNG com total transparência.
ISNet (Rede de Supervisão Intermediária) é uma arquitetura de segmentação de imagem que produz uma probabilidade por pixel de pertencer ao primeiro plano. Ao contrário de uma seleção de varinha mágica que lida apenas com cores sólidas, a rede foi treinada em dezenas de milhares de fotos variadas, então ela se generaliza para retratos, produtos, animais e desordem. Executá-la localmente no seu navegador via ONNX Runtime Web significa que os bytes da sua imagem nunca saem do dispositivo — você obtém a privacidade de uma ferramenta offline com a qualidade de um serviço em nuvem.
Referência: ISNet (Segmentação de Imagem Dicotômica Altamente Precisa)
| Tipo de foto | Qualidade do resultado |
|---|---|
Retrato de estúdio, fundo liso | Recorte quase perfeito — as bordas do cabelo estão limpas e o desvanecimento alfa parece natural. Ótimo para fotos de perfil e avatares. |
Foto de produto em uma mesa bagunçada | Separação limpa ao redor de bordas duras; reflexos e sombras geralmente são tratados como fundo. Ideal para listagens de ecommerce. |
Grupo de pessoas ao ar livre | Cada pessoa é mantida como primeiro plano; objetos finos entre os sujeitos (corrimãos, folhas) podem precisar de um retoque manual rápido. Caso extremo — cenas movimentadas. |
Sujeito se mistura a um fundo de cor semelhante | A qualidade cai onde não há contraste. Tente uma foto diferente ou uma versão de maior resolução da mesma imagem. Pior cenário possível. |
Reduza arquivos JPG, PNG ou WebP no seu navegador com um controle deslizante de qualidade interativo.
Ajuste, filtre, gire e corte fotos no navegador — sem uploads, sem marca d'água.
Componha memes e colagens de capturas de tela com camadas reais — cole, arraste, corte, legendas, exporte.
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