使用方式
- 選擇一張含有一位或多位人物的照片。
- 選擇「快速」或「精細」模型，然後選取「移除背景」。
- 調整閾值、柔邊與羽化，直到邊緣看起來正確；也可以選擇背景顏色。
- 比較前後差異，然後下載 PNG。
運作方式
此工具會在你的瀏覽器中執行 Google 的開放原始碼 MediaPipe Image Segmenter。一個小型神經網路會查看照片的 256 × 256 版本，並估算每個像素屬於人物的可能性。該遮罩會放大至照片原始大小，並用作 PNG 的透明度。
快速模型（selfie segmenter，約 250 KB）會將人物與背景分離。詳細模型（selfie multiclass，約 16 MB）可辨識背景、頭髮、皮膚和衣物；所有非背景的部分都會保留。兩者皆針對人物進行訓練，因此無法可靠地去除產品、寵物或汽車的背景。
閾值設定模型保留像素所需的信心程度，柔化會擴大保留與移除之間的過渡範圍，羽化則會依選擇的像素數量模糊邊緣。由於遮罩是以低解析度計算，細微髮絲和狹窄縫隙只是近似，而非精確描繪。
模型檔案和 WebAssembly 執行階段會在首次使用時從公開 CDN（Google Cloud Storage 和 jsDelivr）下載，之後由瀏覽器快取。結果會儲存為具透明度的 PNG，最高可達 1600 萬像素。
範例
在品牌色上的個人資料照
使用快速模型、閾值 50%、柔化 20% 和替換顏色，一張頭肩自拍照能在純色背景上產生乾淨的大頭貼。
傳單用的全身去背圖片
使用詳細模型、閾值 40% 和 3 px 羽化處理的全身照，可產生透明 PNG，用於放在設計上。
常見問題
我的照片會被上傳嗎？
不會。分割作業在你的瀏覽器中執行。只有模型和執行階段檔案會從 Google 和 jsDelivr 的伺服器下載；你的照片永遠不會離開你的裝置。
為什麼我的產品照片不適用？
模型經過訓練以辨識人物。物體、動物和產品通常完全偵測不到，或只能部分偵測到。
為什麼頭髮邊緣不完美？
模型在 256 × 256 的影像版本上運作，因此非常精細的細節是估算出來的。增加柔邊或羽化可讓邊緣更自然，或試試「精細」模型。
可以離線使用嗎？
首次成功執行後，瀏覽器通常會快取模型與執行環境，但不保證。首次使用需要網路連線。
隱私權
您的照片會在瀏覽器中解碼與分割，PNG 在您的裝置上產生；照片不會上傳、儲存或納入分析。為了執行模型，瀏覽器會從 jsDelivr CDN 下載 MediaPipe 執行環境，並從 Google Cloud Storage 下載模型檔；這些請求不含任何影像資料。系統只會計入一次匿名的工具使用事件，您的方案狀態則從網站帳戶服務載入。