Quitar Fondo con IA — PNG Transparente a Resolución Completa, Sin Subida
Elimina el fondo de cualquier foto íntegramente en tu navegador. La herramienta ejecuta BiRefNet_lite — un modelo de segmentación de imagen dicotómica — como grafo ONNX fp16 dentro de un Web Worker mediante ONNX Runtime Web, con aceleración WebGPU con soporte de shaders fp16 (obligatorio — Chrome / Edge 113+, Safari 26+ en un dispositivo con GPU moderna). La página detecta el soporte WebGPU fp16 desde el inicio; los dispositivos no compatibles reciben un aviso inmediato sin descargar nada. La inferencia corre a la resolución nativa del modelo de 1024×1024 con normalización ImageNet; la máscara resultante se escala bilinealmente y se aplica como canal alfa a los píxeles originales, por lo que el PNG de salida tiene la resolución completa de tu foto. En el primer uso se descargan ~140 MB en total (los ~115 MB del modelo más los ~26 MB del runtime de inferencia), divididos en fragmentos de ≤20 MB para ajustarse a los límites de Cloudflare Pages, reensamblados en el navegador y persistidos en Cache Storage — los usos posteriores omiten la descarga.
Cómo quitar el fondo
- Arrastra tu foto o haz clic para seleccionarla.
- La página comprueba el soporte WebGPU fp16 desde el inicio — si tu navegador o dispositivo no lo soporta, recibirás un aviso inmediato sin descargar nada.
- En el primer uso con un navegador compatible, ~140 MB en total (los ~115 MB del modelo más los ~26 MB del runtime de inferencia) se descargan en fragmentos y se persisten en el Cache Storage de tu navegador — esto ocurre una sola vez.
- El modelo infiere una máscara de primer plano a 1024×1024, que se escala y aplica como canal alfa a tus píxeles originales.
- Descarga el resultado como PNG transparente a la resolución completa de tu foto.
Casos de uso comunes
- Aislar productos para tiendas online sobre fondo transparente o sólido.
- Eliminar el fondo de fotos de perfil profesional para presentaciones o documentos.
- Preparar recortes de sujetos para composición en herramientas de diseño sin pasar por un servicio en la nube.
- Crear PNG transparentes estilo pegatina a partir de fotos para apps de mensajería o collages digitales.
Preguntas frecuentes
¿Se sube mi foto a algún servidor?
No. El modelo de IA corre dentro de un Web Worker en tu navegador — todo el cómputo es local. DevTools Network no muestra peticiones de subida al procesar una imagen: el modelo se descargó a tu dispositivo en el primer uso y se lee desde Cache Storage en cada ejecución posterior.
¿Por qué se descargan ~140 MB la primera vez?
La descarga total es de ~140 MB: el modelo BiRefNet_lite es un grafo ONNX fp16 de 114.538.221 bytes (~115 MB), más los ~26 MB del motor de inferencia ONNX Runtime Web. Ambos se dividen en fragmentos de ≤20 MB (límite de archivos de Cloudflare Pages), se obtienen del mismo origen, se reensamblan en el navegador y se escriben en Cache Storage mediante la API CacheStorage. Las sesiones futuras leen desde la caché local — sin volver a descargar.
¿La resolución completa es realmente gratis y sin marca de agua?
Sí. El PNG de salida lleva el canal alfa aplicado a tus píxeles originales en sus dimensiones completas de origen. No hay un nivel de procesado en servidor, ningún plan de pago ni marca de agua. El sitio se financia con publicidad discreta en la página.
¿Cómo gestiona el cabello y los bordes finos?
BiRefNet_lite usa una arquitectura de segmentación de imagen dicotómica diseñada específicamente para sujetos con estructura fina. Los resultados en cabello, pelaje y telas delgadas suelen ser mejores que con enfoques de segmentación más gruesos, pero la calidad varía según la imagen — la iluminación, el contraste y la complejidad del fondo influyen en la máscara. No se ofrecen garantías de calidad para ninguna foto concreta.
¿Qué navegadores son compatibles?
Se requiere WebGPU con soporte de shaders fp16. Chrome 113+, Edge 113+ y Safari 26+ en un equipo o móvil con GPU moderna cumplen este requisito. La página detecta el soporte al cargar — los dispositivos no compatibles (Firefox, renderizadores por software, GPU antiguas, entornos headless o virtualizados) reciben un aviso inmediato sin descargar nada.
Cómo funciona la eliminación de fondo
BiRefNet (Bilateral Reference Network) es una arquitectura de segmentación de imagen dicotómica diseñada para sujetos con estructura fina — hebras de cabello, telas delgadas, contornos detallados — donde los enfoques de segmentación más gruesos producen bordes irregulares o en bloques. El modelo fue publicado por ZhengPeng7 en GitHub bajo licencia MIT; la exportación ONNX fp16 usada aquí (114.538.221 bytes) se publica como onnx-community/BiRefNet_lite-ONNX en Hugging Face bajo la misma licencia. ONNX Runtime Web (microsoft/onnxruntime, MIT) gestiona la inferencia en el navegador mediante el backend WebGPU. El modelo fp16 requiere la función opcional shader-f16 de WebGPU, por lo que se necesita una GPU moderna y un navegador compatible con WebGPU (Chrome/Edge 113+, Safari 26+). La salida es un PNG W3C con canal alfa — el único formato raster sin pérdida con transparencia completa por píxel.
- Corre al 100% en tu navegador — la foto nunca sale del dispositivo
- Salida PNG transparente a resolución completa de las dimensiones originales
- Modelo ONNX fp16 BiRefNet_lite — diseñado para bordes finos y cabello
- WebGPU con soporte de shaders fp16 obligatorio (Chrome/Edge 113+, Safari 26+ en GPU moderna)
- ~140 MB en el primer uso (los ~115 MB del modelo más los ~26 MB del runtime de inferencia), persistidos en Cache Storage
- Sin cuenta, sin marca de agua, sin límite de tamaño de archivo
Gratis. Sin registro. Sin subidas. Anuncios mediante AdSense (con consentimiento).