VIPS पृष्ठभूमि हटाएँ

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बैकग्राउंड हटाना किसी विषय को उसके परिवेश से अलग करता है ताकि आप उसे पारदर्शिता पर रख सकें, दृश्य को बदल सकें, या उसे एक नए डिज़ाइन में संयोजित कर सकें। हुड के तहत आप एक अल्फा मैट का अनुमान लगा रहे हैं - 0 से 1 तक प्रति-पिक्सेल अपारदर्शिता - और फिर अग्रभूमि को किसी और चीज़ पर अल्फा-कंपोज़िटिंग कर रहे हैं। यह पोर्टर-डफ का गणित है और "फ्रिंज" और स्ट्रेट बनाम प्रीमल्टीप्लाइड अल्फा जैसी परिचित कमियों का कारण है। प्रीमल्टीप्लिकेशन और रैखिक रंग पर व्यावहारिक मार्गदर्शन के लिए, माइक्रोसॉफ्ट के विन2डी नोट्स, सोरेन सैंडमैन, और लोमोंट का रैखिक सम्मिश्रण पर लेख देखें।


लोग बैकग्राउंड हटाने के मुख्य तरीके

1) क्रोमा की (“हरा/नीला स्क्रीन”)

यदि आप कैप्चर को नियंत्रित कर सकते हैं, तो पृष्ठभूमि को एक ठोस रंग (अक्सर हरा) से पेंट करें और उस रंग को हटा दें। यह तेज़ है, फिल्म और प्रसारण में परीक्षण किया हुआ है, और वीडियो के लिए आदर्श है। ट्रेड-ऑफ प्रकाश और अलमारी हैं: रंगीन प्रकाश किनारों (विशेषकर बालों) पर फैलता है, इसलिए आप संदूषण को बेअसर करने के लिए डीस्पिल टूल का उपयोग करेंगे। अच्छे प्राइमरों में न्यूक के दस्तावेज़, मिक्सिंग लाइट, और एक व्यावहारिक फ्यूजन डेमो शामिल हैं।

2) इंटरैक्टिव सेगमेंटेशन (क्लासिक सीवी)

गंदी पृष्ठभूमि वाली एकल छवियों के लिए, इंटरैक्टिव एल्गोरिदम को कुछ उपयोगकर्ता संकेतों की आवश्यकता होती है - जैसे, एक ढीला आयत या स्क्रिबल्स - और एक स्पष्ट मास्क बनाते हैं। कैनोनिकल विधि ग्रैबकट (पुस्तक अध्याय) है, जो अग्रभूमि/पृष्ठभूमि के लिए रंग मॉडल सीखता है और उन्हें अलग करने के लिए पुनरावृत्त रूप से ग्राफ कट का उपयोग करता है। आप GIMP के फोरग्राउंड सेलेक्ट में SIOX (ImageJ प्लगइन) पर आधारित समान विचार देखेंगे।

3) इमेज मैटिंग (फाइन-ग्रेन्ड अल्फ़ा)

मैटिंग wispy सीमाओं (बाल, फर, धुआं, कांच) पर भिन्नात्मक पारदर्शिता को हल करता है। क्लासिक क्लोज्ड-फॉर्म मैटिंग एक ट्राइमैप (निश्चित रूप से-अग्रभूमि/निश्चित रूप से-पृष्ठभूमि/अज्ञात) लेता है और मजबूत किनारे की सटीकता के साथ अल्फा के लिए एक रैखिक प्रणाली को हल करता है। आधुनिक डीप इमेज मैटिंग एडोब कंपोजिशन-1K डेटासेट (MMEditing डॉक्स) पर तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करता है, और SAD, MSE, ग्रेडिएंट और कनेक्टिविटी (बेंचमार्क एक्सप्लेनर) जैसे मेट्रिक्स के साथ मूल्यांकन किया जाता है।

4) डीप लर्निंग कटआउट (कोई ट्राइमैप नहीं)

  • U2-Net (मुख्य-वस्तु का पता लगाना) एक मजबूत सामान्य "बैकग्राउंड हटाएं" इंजन है (रेपो)।
  • MODNet रीयल-टाइम पोर्ट्रेट मैटिंग को लक्षित करता है (PDF)।
  • F, B, अल्फा (FBA) मैटिंग रंग प्रभामंडल को कम करने के लिए संयुक्त रूप से अग्रभूमि, पृष्ठभूमि और अल्फा की भविष्यवाणी करता है (रेपो)।
  • बैकग्राउंड मैटिंग V2 एक बैकग्राउंड प्लेट मानता है और 4K/30fps तक रीयल टाइम में स्ट्रैंड-लेवल मैट्स देता है (प्रोजेक्ट पेज, रेपो)।

संबंधित विभाजन कार्य भी उपयोगी है: DeepLabv3+ एक एन्कोडर-डिकोडर और एट्रस कनवल्शन के साथ सीमाओं को परिष्कृत करता है (PDF); मास्क R-CNN प्रति-उदाहरण मास्क देता है (PDF); और SAM (सेगमेंट एनीथिंग) एक प्रॉम्प्टेबल फाउंडेशन मॉडल है जो अपरिचित छवियों पर शून्य-शॉट मास्क उत्पन्न करता है।


लोकप्रिय उपकरण क्या करते हैं


क्लीनर कटआउट के लिए वर्कफ़्लो टिप्स

  1. स्मार्ट शूट करें। अच्छी रोशनी और मजबूत विषय-पृष्ठभूमि कंट्रास्ट हर विधि में मदद करता है। हरे/नीले स्क्रीन के साथ, डीस्पिल की योजना बनाएं (गाइड)।
  2. व्यापक शुरू करें, संकीर्ण को परिष्कृत करें। एक स्वचालित चयन चलाएँ (विषय चुनें, U2-Net, SAM), फिर ब्रश या मैटिंग (जैसे, क्लोज्ड-फॉर्म) के साथ किनारों को परिष्कृत करें।
  3. अर्ध-पारदर्शिता का ध्यान रखें। कांच, घूंघट, मोशन ब्लर, उड़ते बालों को असली अल्फा की जरूरत होती है (सिर्फ एक हार्ड मास्क नहीं)। वे विधियाँ जो F/B/α को भी पुनर्प्राप्त करती हैं, प्रभामंडल को कम करती हैं।
  4. अपने अल्फा को जानें। स्ट्रेट बनाम प्रीमल्टीप्लाइड अलग-अलग किनारे का व्यवहार उत्पन्न करते हैं; लगातार निर्यात/कंपोजिट करें (देखें अवलोकन, हारग्रीव्स)।
  5. सही आउटपुट चुनें। "कोई पृष्ठभूमि नहीं" के लिए, एक साफ अल्फा (जैसे, PNG/WebP) के साथ एक रेखापुंज वितरित करें या यदि आगे के संपादन की उम्मीद है तो मास्क के साथ स्तरित फाइलें रखें। कुंजी आपके द्वारा गणना की गई अल्फा की गुणवत्ता है - पोर्टर-डफ में निहित है।

गुणवत्ता और मूल्यांकन

अकादमिक कार्य कंपोजिशन-1K पर SAD, MSE, ग्रेडिएंट, और कनेक्टिविटी त्रुटियों की रिपोर्ट करते हैं। यदि आप एक मॉडल चुन रहे हैं, तो उन मेट्रिक्स को देखें (मेट्रिक परिभाषाएं; बैकग्राउंड मैटिंग मेट्रिक्स सेक्शन)। पोर्ट्रेट/वीडियो के लिए, MODNet और बैकग्राउंड मैटिंग V2 मजबूत हैं; सामान्य "मुख्य वस्तु" छवियों के लिए, U2-Net एक ठोस आधार रेखा है; कठिन पारदर्शिता के लिए, FBA क्लीनर हो सकता है।


आम किनारे के मामले (और सुधार)

  • बाल और फर: मैटिंग (ट्राइमैप या MODNet जैसे पोर्ट्रेट मैटिंग) का पक्ष लें और एक चेकरबोर्ड पर निरीक्षण करें।
  • ठीक संरचनाएं (बाइक स्पोक्स, मछली पकड़ने की रेखा): उच्च-रिज़ॉल्यूशन इनपुट और मैटिंग से पहले एक पूर्व-चरण के रूप में DeepLabv3+ जैसे सीमा-जागरूक विभाजक का उपयोग करें।
  • पारदर्शी सामान (धुआं, कांच): आपको भिन्नात्मक अल्फा और अक्सर अग्रभूमि रंग अनुमान की आवश्यकता होती है (FBA)।
  • वीडियो कॉन्फ्रेंसिंग: यदि आप एक साफ प्लेट कैप्चर कर सकते हैं, तो बैकग्राउंड मैटिंग V2 भोले "वर्चुअल बैकग्राउंड" टॉगल की तुलना में अधिक स्वाभाविक दिखता है।

यह वास्तविक दुनिया में कहाँ दिखाई देता है


कटआउट कभी-कभी नकली क्यों दिखते हैं (और सुधार)

  • रंग फैलना: हरा/नीला प्रकाश विषय पर लिपट जाता है— डीस्पिल नियंत्रण या लक्षित रंग प्रतिस्थापन का उपयोग करें।
  • प्रभामंडल/फ्रिंज: आमतौर पर एक अल्फा-व्याख्या बेमेल (स्ट्रेट बनाम प्रीमल्टीप्लाइड) या पुराने पृष्ठभूमि से दूषित किनारे पिक्सेल; सही ढंग से कनवर्ट/व्याख्या करें (अवलोकन, विवरण)।
  • गलत धुंधला/अनाज: एक नरम पृष्ठभूमि में एक रेजर-नुकीला विषय चिपकाएँ और यह पॉप हो जाता है; कंपोज़िटिंग के बाद लेंस ब्लर और ग्रेन का मिलान करें (देखें पोर्टर-डफ मूल बातें)।

TL;DR प्लेबुक

  1. यदि आप कैप्चर को नियंत्रित करते हैं: क्रोमा कुंजी का उपयोग करें; समान रूप से प्रकाश करें; डीस्पिल की योजना बनाएं।
  2. यदि यह एक बार की तस्वीर है: फ़ोटोशॉप का बैकग्राउंड हटाएं, Canva का रिमूवर, या remove.bg आज़माएँ; बालों के लिए ब्रश/मैटिंग से परिष्कृत करें।
  3. यदि आपको उत्पादन-ग्रेड किनारों की आवश्यकता है: मैटिंग ( क्लोज्ड-फॉर्म या डीप) का उपयोग करें और पारदर्शिता पर अल्फा की जांच करें; अल्फा व्याख्या का ध्यान रखें।
  4. पोर्ट्रेट/वीडियो के लिए: MODNet या बैकग्राउंड मैटिंग V2 पर विचार करें; क्लिक-निर्देशित विभाजन के लिए, SAM एक शक्तिशाली फ्रंट-एंड है।

VIPS प्रारूप क्या है?

VIPS इमेज

विजुअल इमेज फाइल फॉर्मेट (VIFF), यद्यपि JPEG, PNG, या TIFF जैसे लोकप्रिय फॉर्मेट के रूप में सामान्यतः संदर्भित नहीं किया जाता है, वैज्ञानिक इमेजिंग, मेडिकल इमेजिंग और जटिल ग्राफिक्स प्रक्रियाओं जैसे कुछ विशिष्ट क्षेत्रों में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। VIFF की बहुआयामी सरणियों और उच्च बिट-डेप्थ मानों सहित जटिल इमेजिंग डेटा को संग्रहीत करने की लचीलापन और क्षमता इसे अनुसंधान और विकास परियोजनाओं के लिए विशेष रूप से मूल्यवान बनाती है जहां परिशुद्धता और विवरण महत्वपूर्ण हैं। यह विस्तृत व्याख्याकार VIFF इमेज फॉर्मेट के तकनीकी पहलुओं पर गहराई से विचार करेगा, इसकी संरचना, क्षमताओं और अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करते हुए, यह समझने में व्यापक समझ प्रदान करेगा कि इसका उपयोग क्यों और कैसे किया जाता है।

अपने मूल में, एक VIFF फाइल को इमेज डेटा को इस तरह से संग्रहीत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो अधिक सामान्य फाइल फॉर्मेट की सीमाओं से अधिक है। मानक फॉर्मेट के विपरीत जो मुख्य रूप से पिक्सेल के द्वि-आयामी सरणियों को संग्रहीत करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, VIFF बहु-आयामीता को संभालने में सक्षम है। इसका मतलब यह है कि पारंपरिक इमेज डेटा के अतिरिक्त, यह वॉल्यूमेट्रिक डेटा भी संग्रहीत कर सकता है, जैसे कि 3D इमेज या टाइम-सीरीज़ डेटा, जो इसे उन्नत वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए अत्यधिक उपयुक्त बनाता है जिसके लिए देखे गए विषयों में वॉल्यूमेट्रिक या अस्थायी परिवर्तनों का विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है।

एक VIFF फाइल की संरचना अपेक्षाकृत सरल है फिर भी जटिल डेटा की अखंडता और पहुंच को बनाए रखने में अत्यधिक प्रभावी है। फाइल एक हेडर से शुरू होती है जिसमें संग्रहीत इमेज के बारे में महत्वपूर्ण मेटाडेटा होता है, जैसे कि इसके आयाम, बिट डेप्थ और पिक्सेल मानों का डेटा प्रकार। हेडर के बाद, इमेज डेटा स्वयं संग्रहीत किया जाता है। VIFF को अलग करने वाली चीज़ अतिरिक्त मेटाडेटा को शामिल करने की इसकी क्षमता है, जैसे कि कलर मैप या टेक्स्ट एनोटेशन, फाइल के भीतर ही, एक व्यापक डेटासेट को एक ही फाइल में समाहित करने में सक्षम बनाता है।

VIFF की एक और उल्लेखनीय विशेषता बिट डेप्थ की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए इसका समर्थन है। जहां अधिकांश सामान्य इमेज फॉर्मेट प्रति चैनल 8 या 16 बिट प्रदान करते हैं, VIFF प्रति चैनल 32 बिट या अधिक तक बहुत अधिक बिट डेप्थ को संभाल सकता है। यह उच्च बिट डेप्थ वैज्ञानिक इमेजिंग के लिए महत्वपूर्ण है जहां परिशुद्धता महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह रंग या तीव्रता मानों की एक बहुत व्यापक श्रेणी का प्रतिनिधित्व करने की अनुमति देता है, यह सुनिश्चित करता है कि डिजिटलीकरण प्रक्रिया के दौरान डेटा में सूक्ष्म अंतर नहीं खोते हैं।

विभिन्न प्रकार के पिक्सेल डेटा को संग्रहीत करने की VIFF की क्षमता एक और महत्वपूर्ण पहलू है। यह वास्तविक संख्याओं, जटिल संख्याओं और यहां तक कि विभिन्न आकारों के पूर्णांकों को संग्रहीत कर सकता है, जो मानक इमेज फॉर्मेट में विशिष्ट बाइनरी या पूर्णांक-आधारित पिक्सेल डेटा से एक प्रस्थान है। यह कार्यक्षमता विशेष रूप से उन अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी है जिनके लिए इमेज डेटा की जटिल गणना या परिवर्तनों की आवश्यकता होती है, जैसे सिग्नल प्रोसेसिंग में फूरियर ट्रांसफॉर्म या कम्प्यूटेशनल भौतिकी में जटिल सिमुलेशन।

VIFF की अंतर्निहित संरचना और क्षमताओं के कारण इमेज प्रोसेसिंग और हेरफेर को सरल बनाया गया है। चूंकि फॉर्मेट एक ही फाइल में सभी आवश्यक डेटा और मेटाडेटा को शामिल कर सकता है, VIFF फाइलों के साथ काम करने वाले सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन बाहरी फाइलों या डेटाबेस को संदर्भित किए बिना आसानी से इस जानकारी तक पहुंच और हेरफेर कर सकते हैं। यह प्रोसेसिंग समय को महत्वपूर्ण रूप से गति दे सकता है और जटिल इमेज विश्लेषण या परिवर्तनों को शामिल करने वाले वर्कफ़्लो में दक्षता में सुधार कर सकता है।

इसके अलावा, VIFF को एक्स्टेंसिबिलिटी को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया गया है। इसकी संरचना पुरानी फाइलों को पढ़ने की क्षमता से समझौता किए बिना नए मेटाडेटा फ़ील्ड या डेटा संरचनाओं को आसानी से जोड़ने की अनुमति देती है। यह सुनिश्चित करता है कि जैसे-जैसे इमेजिंग तकनीक आगे बढ़ती है और नए प्रकार के डेटा या विश्लेषण तकनीक विकसित होते हैं, VIFF फॉर्मेट को मौजूदा फाइलों को अप्रचलित किए बिना इन परिवर्तनों को समायोजित करने के लिए अपडेट किया जा सकता है। भविष्य-प्रूफिंग का यह स्तर दीर्घकालिक अनुसंधान परियोजनाओं या अभिलेखागार के लिए एक महत्वपूर्ण लाभ है।

अपने लाभों के बावजूद, VIFF अपनी चुनौतियों के बिना नहीं है। इसके व्यापक रूप से अपनाने में प्राथमिक बाधाओं में से एक सॉफ़्टवेयर की सीमित उपलब्धता है जो मूल रूप से VIFF फाइलों को पढ़ और लिख सकता है। जबकि कई वैज्ञानिक और अनुसंधान-केंद्रित अनुप्रयोग फॉर्मेट का समर्थन करते हैं, यह अन्य, अधिक सामान्य इमेज फॉर्मेट की तरह सार्वभौमिक रूप से समर्थित नहीं है। यह उन उपयोगकर्ताओं के लिए मुश्किल हो सकता है जो विशिष्ट सॉफ़्टवेयर के बिना VIFF फाइलों तक पहुंचने और उनका उपयोग करने के लिए विशिष्ट क्षेत्रों का हिस्सा नहीं हैं।

VIFF के साथ फ़ाइल का आकार एक और विचार है, खासकर जब उच्च बिट-डेप्थ और बहु-आयामी छवियों से निपटना हो। VIFF फाइलों में संग्रहीत किए जा सकने वाले डेटा की गहराई और जटिलता का मतलब है कि वे काफी बड़े हो सकते हैं, जो भंडारण और संचरण चुनौतियों का सामना कर सकते हैं। इन फ़ाइल आकारों के प्रबंधन के लिए कुशल संपीड़न तकनीकें आवश्यक हैं, लेकिन उन्हें इस तरह से लागू किया जाना चाहिए कि इमेज डेटा की अखंडता से समझौता न हो।

जिन अनुप्रयोगों में VIFF का उपयोग किया जाता है, यह अक्सर परियोजना की सफलता में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। खगोल भौतिकी, सामग्री विज्ञान और बायोमेडिकल अनुसंधान जैसे क्षेत्रों में, जटिल डेटा सेट को सटीक रूप से कैप्चर करने और उनका विश्लेषण करने की क्षमता महत्वपूर्ण है। VIFF किसी भी संबद्ध डेटा और मेटाडेटा के साथ उच्च-निष्ठा छवियों को संग्रहीत करने वाले फॉर्मेट को प्रदान करके इसे सुविधाजनक बनाता है, जिससे शोधकर्ताओं को अपने काम का एक व्यापक और सुलभ रिकॉर्ड बनाए रखने में सक्षम बनाया जाता है।

इसके अलावा, इन विशिष्ट अनुप्रयोगों में VIFF को अपनाना वैज्ञानिक अनुसंधान के दायरे से परे इसकी क्षमता को प्रदर्शित करता है। उदाहरण के लिए, मेडिकल इमेजिंग में, VIFF का उपयोग रोगी शरीर रचना के विस्तृत 3D मॉडल को संग्रहीत करने के लिए किया जा सकता है, जिसका उपयोग तब नैदानिक उद्देश्यों, सर्जिकल योजना या यहां तक कि वर्चुअल सिमुलेशन के लिए किया जा सकता है। VIFF की उच्च बिट डेप्थ और बहु-आयामी क्षमताएं इसे इन ज

समर्थित प्रारूप

AVIF.avif

AV1 छवि फ़ाइल प्रारूप

BMP.bmp

माइक्रोसॉफ्ट विंडोज बिटमैप छवि

CIN.cin

सिनियन छवि फ़ाइल

CLIP.clip

छवि क्लिप मास्क

DCX.dcx

ZSoft IBM PC बहु-पृष्ठ पेंटब्रश

DDS.dds

माइक्रोसॉफ्ट डायरेक्टड्रॉ सर्फेस

DPX.dpx

SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0) छवि

DXT1.dxt1

माइक्रोसॉफ्ट डायरेक्टड्रॉ सर्फेस

EXR.exr

उच्च डायनेमिक-रेंज (HDR) छवि

FF.ff

Farbfeld

FITS.fits

लचीला छवि परिवहन प्रणाली

GIF.gif

कम्प्यूसर्व ग्राफिक्स इंटरचेंज प्रारूप

HDR.hdr

उच्च डायनेमिक रेंज छवि

HEIC.heic

उच्च दक्षता छवि कंटेनर

J2C.j2c

JPEG-2000 codestream

J2K.j2k

JPEG-2000 codestream

JNG.jng

JPEG नेटवर्क ग्राफिक्स

JP2.jp2

JPEG-2000 फ़ाइल प्रारूप सिंटैक्स

JPE.jpe

ज्वाइंट फोटोग्राफिक एक्सपर्ट्स ग्रुप JFIF प्रारूप

JPEG.jpeg

ज्वाइंट फोटोग्राफिक एक्सपर्ट्स ग्रुप JFIF प्रारूप

JPG.jpg

ज्वाइंट फोटोग्राफिक एक्सपर्ट्स ग्रुप JFIF प्रारूप

JPM.jpm

JPEG-2000 फ़ाइल प्रारूप सिंटैक्स

JPS.jps

ज्वाइंट फोटोग्राफिक एक्सपर्ट्स ग्रुप JPS प्रारूप

JPT.jpt

JPEG-2000 फ़ाइल प्रारूप सिंटैक्स

JXL.jxl

JPEG XL छवि

MAT.mat

MATLAB स्तर 5 छवि प्रारूप

PAM.pam

सामान्य 2-आयामी बिटमैप प्रारूप

PBM.pbm

पोर्टेबल बिटमैप प्रारूप (काला और सफेद)

PCD.pcd

फ़ोटो सीडी

PCX.pcx

ZSoft IBM PC पेंटब्रश

PDB.pdb

पाम डाटाबेस ImageViewer प्रारूप

PFM.pfm

पोर्टेबल फ्लोट प्रारूप

PGM.pgm

पोर्टेबल ग्रेमैप प्रारूप (ग्रे स्केल)

PGX.pgx

JPEG 2000 असंपीड़ित प्रारूप

PJPEG.pjpeg

ज्वाइंट फोटोग्राफिक एक्सपर्ट्स ग्रुप JFIF प्रारूप

PNG.png

पोर्टेबल नेटवर्क ग्राफिक्स

PNG00.png00

PNG मूल छवि से बिट-गहराई, रंग प्रकार वारिस

PNG24.png24

अपारदर्शी या बायनरी पारदर्शी 24-बिट RGB (zlib 1.2.11)

PNG32.png32

अपारदर्शी या बायनरी पारदर्शी 32-बिट RGBA

PNG48.png48

अपारदर्शी या बायनरी पारदर्शी 48-बिट RGB

PNG64.png64

अपारदर्शी या बायनरी पारदर्शी 64-बिट RGBA

PNG8.png8

अपारदर्शी या बायनरी पारदर्शी 8-बिट सूचीबद्ध

PNM.pnm

पोर्टेबल एनीमैप

PPM.ppm

पोर्टेबल पिक्समैप प्रारूप (रंग)

PSB.psb

एडोब बड़े दस्तावेज़ प्रारूप

PSD.psd

एडोब फ़ोटोशॉप बिटमैप

SUN.sun

सन रास्टरफ़ाइल

TIFF.tiff

टैग इमेज फ़ाइल प्रारूप

VIPS.vips

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WEBP.webp

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

यह कैसे काम करता है?

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यह कनवर्टर पूरी तरह से मुफ्त है, और हमेशा मुफ्त रहेगा। क्योंकि यह आपके ब्राउज़र में चलता है, हमें सर्वर के लिए भुगतान करने की आवश्यकता नहीं है, इसलिए हमें आपसे शुल्क लेने की आवश्यकता नहीं है।