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Füge eine JPG-, PNG- oder WebP-Datei von deinem Gerät hinzu. Der automatische Freisteller braucht keinen Startpunkt und kein spezialisiertes Motivmodell.
Dieser Online-KI-Hintergrundentferner nutzt lokales ISNet, um ein Produkt, eine Person, ein Logo oder ein Objekt automatisch zu isolieren. Verbessere die Maske mit Beibehalten- und Entfernen-Punkten, während dein Bild vom Auswählen bis zum PNG-Export auf deinem Gerät bleibt.


oder lege bis zu fünf Dateien hier ab
JPG, PNG oder WebP · je 20 MBMit dem automatischen Ergebnis nicht zufrieden? Nutze Beibehalten, um fehlende Bereiche wiederherzustellen, oder Entfernen, um unerwünschten Hintergrund zu beseitigen, und klicke dann auf das Originalbild, um die Anpassung anzuwenden.
Deine Bilder werden lokal verarbeitet und nicht auf unseren Anwendungsserver hochgeladen.
Dieses KI-Tool zur Hintergrundentfernung führt ISNet mit ONNX Runtime Web aus. Nach einem Klick auf Hintergrund entfernen analysiert es das ganze Bild und sagt eine weiche Vordergrundmaske ohne Startpunkt voraus. Deine erste Beibehalten- oder Entfernen-Korrektur lädt einen separaten SAM-HQ-ViT-Tiny-Encoder und -Decoder. Spätere Korrekturen nutzen die zwischengespeicherte Bildanalyse wieder. Produkt, Porträt und Logo beeinflussen die Motivführung bei diesen Korrekturen; sie wechseln nicht das automatische Modell. Zurücksetzen kehrt zur ersten ISNet-Maske zurück.
Das automatische Modell schätzt, welche sichtbaren Pixel zum Vordergrund gehören, und verwendet diese weiche Maske als Alphakanal des PNG. Diese Werte sind keine physikalischen Transparenzmessungen. Das Tool rekonstruiert kein Glas, entfernt keinen Farbstich des Hintergrunds und erzeugt keine Ersatzszene. Das Originalfoto bleibt neben dem Ergebnis sichtbar, damit du beurteilen kannst, ob die Maske der echten Kontur folgt.
Lokale Inferenz bedeutet, dass die Modelle im aktuellen Browser ausgeführt werden, statt das ausgewählte Foto an einen Bearbeitungsendpunkt zu senden. Zum Ausführen benötigt die Seite ihren Code, die Modelle und die WebAssembly-Ressourcen. Desktopgeräte, die mindestens 8 GB Arbeitsspeicher melden, können die Sitzungen von ISNet und SAM-HQ nach der letzten Verwendung fünf Minuten lang bereithalten. Mobilgeräte, Geräte mit weniger Arbeitsspeicher und Geräte ohne Speicherangabe behalten nur eine Sitzungsgruppe, sodass beim Wechsel der Operation das benötigte Modell neu initialisiert wird. Durch den einjährigen HTTP-Cache des Browsers ist normalerweise kein erneuter Netzwerkdownload nötig.

Füge eine JPG-, PNG- oder WebP-Datei von deinem Gerät hinzu. Der automatische Freisteller braucht keinen Startpunkt und kein spezialisiertes Motivmodell.
Klicke auf Hintergrund entfernen, prüfe die transparente Vorschau und füge Beibehalten-Punkte am Motiv oder Entfernen-Punkte an unerwünschten Bereichen hinzu.
Lade den fertigen Freisteller in Originalbreite und -höhe mit transparentem Alphakanal herunter.
Die automatische Maske kann schwierige Kanten übersehen. Vergleiche den Freisteller mit der Quelle, teste ihn über hellen und dunklen Farben und füge bei Bedarf Beibehalten- oder Entfernen-Punkte hinzu. Weiche Segmentierung rekonstruiert keine Materialtransparenz und entfernt keinen Farbstich um Haare und Glas.
Die automatische Entfernung benötigt ein ISNet-FP16-Modell von rund 88 MB sowie die WebAssembly-Laufzeitumgebung. SAM-HQ wird für Korrekturen separat geladen. Desktopgeräte, die mindestens 8 GB Arbeitsspeicher melden, können beide Sitzungsgruppen behalten; andere Geräte behalten nur eine. Jede Sitzung wird nach fünf Minuten Inaktivität freigegeben und nach dem Neuladen der Seite immer neu initialisiert. Die Modelldateien können weiterhin den einjährigen HTTP-Cache des Browsers nutzen. Die Verarbeitung benötigt außerdem Gerätespeicher für das Quellbild, die Modellausgabe und das PNG in voller Größe. Große Bilder und ältere Handys können daher mehr Zeit oder eine kleinere Warteschlange erfordern.
Trenne Produkte von einer unstimmigen Kulisse und behalte dabei die Kontrolle um Griffe, schmale Zwischenräume und unregelmäßige Konturen.
Erstelle Bewerbungs- und Profilbilder und führe das Modell bei Bedarf um Kleidung, Haare, Brillen und Accessoires.
Bereite wiederverwendbare Objekte für Moodboards, Interface-Mockups, Präsentationen, Thumbnails und Social-Media-Grafiken vor.
ISNet erstellt die automatische Vordergrundmaske. Ein separater SAM-HQ-ViT-Tiny-Encoder und -Decoder laden, wenn du erstmals einen Beibehalten- oder Entfernen-Punkt setzt. Beide laufen lokal über ONNX Runtime Web in deinem Browser.
Nein. Die Modelldateien werden in den Browser geladen und die Inferenz findet auf deinem Gerät statt. Das ausgewählte Foto, die Maske, die Punkte und das Ergebnis-PNG werden nicht an unseren Anwendungsserver gesendet.
Segmentierung ist schwierig, wenn Kanten unscharf sind, Farben ähnlich sind, sich Objekte überlappen oder Teile des Motivs transparent sind. Beibehalten- und Entfernen-Punkte geben genau für dieses Bild direkte Führung.
Die automatische Entfernung lädt ein ISNet-FP16-Modell von rund 88 MB und die WebAssembly-Laufzeitumgebung. Beibehalten- und Entfernen-Korrekturen laden separate SAM-HQ-Modelle. Desktopgeräte mit viel Arbeitsspeicher können beide Sitzungsgruppen nach der letzten Verwendung fünf Minuten lang wiederverwenden; auf anderen Geräten wird die benötigte Gruppe beim Wechsel der Operation neu initialisiert. Die Dateien nutzen einen einjährigen HTTP-Cache im Browser. Nach dem Neuladen der Seite oder der Freigabe wegen Inaktivität werden die Sitzungen dennoch neu erstellt. Es handelt sich um Programmressourcen für die lokale Inferenz, nicht um Kopien deines Bildes.