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摳圖的場景大家應(yīng)該很熟悉了，使用大模型來摳圖也屬于很常見的功能了，但是在操作一些相對隱私的圖片總會有一點點擔心。那么在自己的電腦上跑一個大模型？ 電腦的性能夠嗆！ 難道就沒有什么離線的大模型可以用嘛？

相信很多小伙伴都聽過Transformers.js，一個JavaScript庫，它允許開發(fā)者在瀏覽器或Node.js環(huán)境中使用Hugging Face的預(yù)訓練機器學習模型，無需服務(wù)器支持

最近花了一點時間（主要是借助豆包）來寫了一個網(wǎng)頁，支持在瀏覽器本地直接跑RMBG V1.4模型，實現(xiàn)離線的智能摳圖功能。 下來看看整體的表現(xiàn)情況

支持本地上傳圖片、粘貼上傳圖片、拖拽上傳圖片三種方式；首次訪問網(wǎng)頁時，會自動下載大模型(約40M)，下載成功之后會在提示區(qū)域顯示“模型已加載完成”，之后所有的操作將基于用戶的瀏覽器進行操作，無后端交互，隱私無憂

實際體驗

有興趣的小伙伴可以實際體驗，訪問地址：https://ai.hhui.top/app/rmBg.html

它的核心玩法很簡單粗暴：

1.打開網(wǎng)頁。2.選擇本地圖片（或拖拽或粘貼一個圖片）。3.點擊開始處理圖片4.幾秒后（看圖片大小和機器性能），摳好的圖直接顯示/下載。

這體驗就絲滑了：

?速度起飛：?省了上傳下載的大頭時間，處理速度就看用戶本機CPU/GPU了。?隱私拉滿：?用戶數(shù)據(jù)本地處理，安全感爆棚，合規(guī)風險驟降。?零成本調(diào)用：?對開發(fā)者/服務(wù)提供方來說，沒有圖片傳輸?shù)膸挸杀?，沒有按次調(diào)用的API費用，服務(wù)器壓力？不存在的！?開箱即用：?用戶不用裝軟件，不用注冊，打開就用，用完就走。

關(guān)鍵技術(shù)說明

怎么做到的？關(guān)鍵點在這兒（技術(shù)老鐵們看過來）：

1.模型本地化：?這個網(wǎng)頁背后，在首次加載時（或按需），把訓練好的摳圖模型（onnx）直接下載到了用戶的瀏覽器緩存里。模型大小約40M，百兆網(wǎng)速的小伙伴也就是幾秒的加載時間。2.瀏覽器內(nèi)推理引擎：?依靠的是強大的?transformers.js?。它們提供了在瀏覽器JavaScript環(huán)境中直接加載和運行AI模型的能力。

對咱們開發(fā)者有啥啟發(fā)？

1.邊緣計算的魅力：?這就是“邊緣計算”在Web端的生動體現(xiàn)啊！把計算負載從中心服務(wù)器下放到終端設(shè)備（瀏覽器），解決延遲、隱私、成本問題。想想看，除了摳圖，像簡單的圖像分類、風格遷移、文本摘要、甚至輕量級的語音識別，是不是都有可能搬到瀏覽器里？2.Web ML 生態(tài)成熟：?transformers.js、ONNX Runtime Web、TensorFlow.js 這些工具鏈越來越成熟，讓在Web端部署和運行（尤其是優(yōu)化后的）模型不再是天方夜譚。前端工程師的武器庫又豐富了！3.用戶體驗新思路：?對于需要處理用戶本地數(shù)據(jù)的應(yīng)用（圖片、文檔、音視頻片段），“本地優(yōu)先”?的處理策略能極大提升用戶體驗和信任度。這個摳圖工具就是個很好的樣板。4.模型優(yōu)化是王道：?瀏覽器環(huán)境資源有限（內(nèi)存、算力），模型必須輕量化、高效化。這倒逼我們在模型設(shè)計、剪枝、量化、格式轉(zhuǎn)換上做更多優(yōu)化工作。

值得一試嗎？

當然！無論你是：

?好奇寶寶：?想看看瀏覽器里跑模型到底啥感覺？?前端攻城獅：?想探索Web ML的可能性邊界？?后端/全棧：?在琢磨如何降低服務(wù)端負載、優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)？?產(chǎn)品經(jīng)理：?在尋找提升用戶體驗、增強隱私賣點的方案？

這個網(wǎng)頁都值得你點開玩一玩：https://ai.hhui.top/app/rmBg.html

實際體驗感受：

?首次加載可能需要下載模型（40MB級別），有點耐心。?摳圖速度取決于你電腦性能，實測普通照片幾秒到十幾秒搞定，效果在瀏覽器里跑成這樣相當不錯了（當然不能和頂級桌面軟件比）。?最大的爽點：圖片真的沒上傳！打開瀏覽器開發(fā)者工具 - 網(wǎng)絡(luò)（Network）標簽頁，你會看到除了加載網(wǎng)頁本身和模型文件，處理過程中沒有任何圖片上傳的請求！?這感覺，踏實。

最后叨叨：

這個網(wǎng)頁雖然是個工具，但它展示的思路非常有價值。隨著Web ML技術(shù)的進步和終端設(shè)備算力的提升，把更多AI能力“沉”到瀏覽器端，會是優(yōu)化用戶體驗、降低成本、保護隱私的一個重要方向。對于隱私優(yōu)先的小伙伴，不妨收藏一波

鏈接再放一次，動手試試吧：?https://ai.hhui.top/app/rmBg.html

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