Cloudflare 免费部署的图片工具二更：新增 AI 抠图功能
摘要
这个本地图片工具又更新了，这次加了 AI 抠图。丢一张图进去，一键去掉背景，输出透明 PNG，或者换成白底、红底、蓝底。全程在你自己的浏览器里算完，图片不上传。本文讲清抠图怎么用、遮罩 512 的分辨率上限意味着什么、哪些图能抠好哪些别指望，以及那个绕不开的代价——首次使用要下载本地模型。
date created: 星期五, 九月 25日 2026, 10:25:00 上午 date modified: 星期五, 九月 25日 2026, 10:38:42 上午
前言
上一篇《Cloudflare 免费部署的图片工具已更新：新增 AI 图片放大功能》发出去之后，这个项目又往前走了一步：AI 抠图 也加上了。图片拖进去，一键把背景去掉，输出带透明通道的 PNG，或者直接换成白底、红底、蓝底。
和压缩、放大一样，抠图也是在你自己的浏览器里算完的 —— 图片不上传、不出本机，也不消耗任何云端额度。这三件事（隐私、免费、不限量）能同时成立，靠的就是"全部在你设备上跑"这一个前提。
这篇讲四件事：抠图怎么用、它凭什么能本地跑、什么图能抠好什么图别指望、以及部署时要比上一篇多注意什么。
这次更新了什么
界面没变，还是顶栏那排胶囊标签，现在从两个变成了三个：
工具 | 网址 | 干什么 |
|---|---|---|
图片压缩 |
| 压缩、格式转换（AVIF / WebP / JPEG / PNG / JPEG XL），可批量 |
AI 放大 |
| 把图片放大 2～4 倍，AI 重建细节 |
AI 抠图 |
| 识别主体、去掉背景，输出透明 PNG 或换底色 |
三个工具共用同一套页面外壳，点标签是瞬间切换，不用整页跳转；同时各自保留独立网址，可以分别收藏、分别投放到不同平台。
AI 抠图怎么用
1. 第一次打开，先等它下载模型
打开 /cutout/，拖入一张图，点「一键抠图」。第一次会多一步：下载约 94 MB 的模型权重，进度条上会走「下载模型权重 → 初始化推理引擎 → 识别主体 → 合成中」四个阶段。
这一步只发生一次。下完之后权重会存进浏览器的缓存，以后再打开是秒开的 —— 除非你换了浏览器，或者手动清了缓存。
这里有个坑要提前说：如果你的设备没有 WebGPU，模型体积会从 94 MB 变成 192 MB，界面顶部会用黄条明确提示你，处理速度也会慢不少。原因在下一节讲。总之建议用桌面版 Chrome 或 Edge 打开。
2. 选模型、选边缘
右侧就两组参数，都不复杂。
模型有两个：
BiRefNet Lite —— 默认推荐，就是上面说的 94 MB 那个版本，发丝、毛绒这类细节也能抠得比较干净，绝大多数图片够用。
BiRefNet —— 完整版，只有设备不支持 WebGPU 时才会用到，效果和 Lite 基本一样，但文件大得多、速度慢不少。
注意这两个不是"画质高低"的关系，而是"能不能用"的关系，正常情况你不需要手动切。
边缘处理两档，「锐利」会把半透明的过渡带压窄，看起来更干净；「柔和」保留原本的羽化感，适合头发、毛绒这类需要自然过渡的主体。同一张图如果边缘显得发虚，切到「锐利」通常就对了。
3. 结果怎么看，底色怎么换
处理完之后有三个页签：
比较 —— 中间一条可拖动的分割线，左边原图右边结果，直接对着看。
结果 —— 只看抠好的图，透明区域显示为棋盘格。
原版 —— 只看原图。
还有个很顺手的小操作：按住空格键会临时露一下原图，松开就回去。检查头发边缘抠得准不准的时候特别好用。
底色有四个色块：透明、白、红、蓝。换底色是即时重合成的，不会重新跑一遍模型 —— 所以你可以四种都点一遍挑一个，秒出结果，不用等。
最后点「下载 PNG」保存，文件名会自动带上后缀，比如 xxx-cutout.png、xxx-cutout-red.png，换了底色不会覆盖前一张。
顺带提一句：目前放大和抠图都是单张处理的，一次只能来一张。这两个任务本来就是重计算，而且需要你逐张确认效果，批量反而没意义。要批量还是去压缩页，那边一次拖进去上百张都没问题。
它是怎么做到「本地抠图」的
先说清楚它到底在干什么。
抠图用的模型是 BiRefNet（Bilateral Reference Network），是一个显著性分割模型。你给它一张图，它输出一张同样尺寸的灰度遮罩：每个像素一个 0 到 1 之间的数，越接近 1 越像前景，越接近 0 越像背景。然后程序拿这张遮罩去裁原图 —— 遮罩值多少，那个像素就保留多少不透明度。所以它不是"描边抠图"，而是逐像素判断，头发丝这种半透明区域也能保留下来。
模型的输入尺寸是固定的 512×512，而且是整图一次推理（不像放大那样要切瓦片）。这带来一个你要知道的代价：
**遮罩的分辨率上限就是 512×512。**源图比这大的话，程序会先把图缩到 512 送进去，拿到遮罩之后再放大回原图尺寸去裁。所以边缘精度受遮罩分辨率限制，而不是模型能力限制 —— 结果面板下方那条附注"遮罩按 512px 计算，放大到 1024px"说的就是这件事。这也是为什么主体占画面比例大一些、边缘更规整的图，抠出来更干净。
推理跑在哪？优先 WebGPU（跑在显卡上），建不起来就自动降到 WASM（跑在 CPU 上），多线程不行再降到单线程，不会直接失败。页面底部会显示当前实际用的后端。这就是前面那个"94 MB 还是 192 MB"的由来 —— fp16 和 fp32 是两套独立的权重文件，从 WebGPU 掉到 WASM 时得重新下一份，这是没法避免的。
还有一件事值得说：换算、合成这些都是在浏览器里做的，图片从头到尾没离开过这台设备。
哪些图效果好，哪些别指望
这节是我觉得最该看的，因为抠图的翻车点比放大集中得多。
效果好：单人半身像、证件照、商品图（主体明确、和背景有一定对比度）、宠物特写。这几类主体显著、边缘清楚，是 BiRefNet 的主场。
别指望它：
一张图里有多个对象 —— 它只会抠最突出的那一个，不会给你抠出一堆散件。
纯风景、没有明确前景 —— 可能直接判定为「没有主体」并给你提示，而不是甩一张几乎全透明的图给你。这个设计我觉得挺厚道。
主体太小、或和背景颜色太接近 —— 效果会明显打折。
超过 40 MB 的图 —— 直接拒收，换张小点的。
还有个"抠空了"的兜底：程序会统计结果里前景像素的占比，如果保留比例低于千分之二，就认为这次抠图没意义，直接报「没有找到明显的主体」，而不是让你下载一张全透明的废图。
遇到这些情况，换一张前景更清晰的图，通常比调参数更有效。
原来的压缩和放大（没变）
这两个工具一点没动。压缩还是拖进去、选格式（AVIF / WebP / JPEG / PNG / JPEG XL）和质量、实时出结果、支持批量：
放大还是 2～4 倍、瓦片推理、可拖动分割线对比。详细用法分别看前两篇，这里不重复。三个工具现在的能力边界可以这么记：
工具 | 一次几张 | 有像素/体积上限吗 | 要下模型吗 |
|---|---|---|---|
压缩 | 上百张 | 无 | 不用 |
AI 放大 | 单张 | 输出上限 6400 万像素 | 约 4.9 MB |
AI 抠图 | 单张 | 输入上限 40 MB | 约 94 MB（无 WebGPU 则 192 MB） |
部署（和上一篇完全一样）
已经 fork 并部署过的读者，不用重来一遍：打开你自己那个仓库页面，点 Sync fork → Update branch，把最新代码同步过来就行。Cloudflare 检测到新提交会自动重新构建，几分钟后就是最新版本。
从头部署的话，流程一步没变，照抄上一篇：
① fork 到自己的仓库
项目地址：https://github.com/haihaipypy/image-tools
② Cloudflare 导入这个仓库
③ 填构建命令和输出目录
构建命令填 npm run build，输出目录填 dist。
④ 添加自定义域名
两个注意事项和上一篇一样，再抄一遍：
建议加一个环境变量
NODE_VERSION = 22。项目用的构建工具对 Node 版本有要求（^20.19.0 || >=22.12.0），构建镜像自带的版本不一定满足，加这个变量最省事。别删项目里的
_headers文件。放大和抠图都要靠它给页面加上两个跨域隔离响应头，才能跑起多线程推理；少了这两个头，没有 WebGPU 的机器会掉到单线程，慢好几倍。Cloudflare 会自动读取这个文件，你什么都不用改。
抠图的权重不随仓库提交（94 MB 到 452 MB 实在塞不进任何静态托管），它是运行时从 HuggingFace 按固定版本号现拉的，所以部署时你什么都不用额外准备。网址也是可换的，代码里把版本钉死了，保证今天跑通的模型明天还是同一个。
结尾
线上地址还是 https://img.1day.vip/ ，现在压缩、放大、抠图三个都在，各自有独立网址：
**最后重点说一句：为了做到全程本地运行、图片不上传，首次使用需要下载本地模型。**压缩不用模型，打开就能用；放大要下约 4.9 MB；抠图要下约 94 MB（没有 WebGPU 的设备是 192 MB）。下载一次、永久缓存，之后秒开，换浏览器或清缓存才会重下。
这笔账我觉得很划算：用一次性的下载，换图片永远不出本机、换不限量的免费使用。处理私人照片、证件照、带敏感信息的截图，或者干脆断网干活，都很踏实。
项目开源（MIT），压缩部分基于 image-tools，抠图模型是 BiRefNet（MIT）。有问题，或者想加别的模型，评论区说一声。