GIF87 Penghapus Latar Belakang

Hapus latar belakang dari setiap gambar di browser Anda. Gratis, selamanya.

Semua lokal

Konverter kami berjalan di browser Anda, jadi kami tidak pernah melihat data Anda.

Sangat cepat

Tidak perlu mengunggah file Anda ke server—konversi dimulai seketika.

Aman secara default

Berbeda dengan konverter lain, file Anda tidak pernah diunggah ke kami.

Penghapusan latar belakang memisahkan subjek dari lingkungannya sehingga Anda dapat meletakkannya di transparansi, menukar adegan, atau menggabungkannya ke dalam desain baru. Di balik layar, Anda memperkirakan alpha matte—opasitas per piksel dari 0 hingga 1—dan kemudian melakukan alpha-compositing pada latar depan di atas sesuatu yang lain. Ini adalah matematika dari Porter–Duff dan penyebab masalah umum seperti “pinggiran” dan alfa lurus vs. alfa premultiplikasi. Untuk panduan praktis tentang premultiplikasi dan warna linear, lihat catatan Win2D Microsoft, Søren Sandmann, dan tulisan Lomont tentang pencampuran linear.


Cara utama orang menghapus latar belakang

1) Chroma key (“layar hijau/biru”)

Jika Anda dapat mengontrol pengambilan, cat latar belakang dengan warna solid (seringkali hijau) dan kunci rona itu. Ini cepat, teruji dalam film dan siaran, dan ideal untuk video. Kelemahannya adalah pencahayaan dan busana: cahaya berwarna tumpah ke tepi (terutama rambut), jadi Anda akan menggunakan alat despill untuk menetralkan kontaminasi. Referensi awal yang bagus termasuk dokumentasi Nuke, Mixing Light, dan demo langsung Fusion.

2) Segmentasi interaktif (CV klasik)

Untuk gambar tunggal dengan latar belakang yang berantakan, algoritme interaktif memerlukan beberapa petunjuk pengguna—misalnya, persegi panjang longgar atau coretan—dan menghasilkan mask yang tajam. Metode kanonis adalah GrabCut (bab buku), yang mempelajari model warna untuk latar depan/latar belakang dan menggunakan potongan grafik secara berulang untuk memisahkannya. Anda akan melihat ide serupa di Seleksi Latar Depan GIMP berdasarkan SIOX (plugin ImageJ).

3) Matting gambar (alfa berbutir halus)

Matting memecahkan transparansi parsial pada batas tipis (rambut, bulu, asap, kaca). Klasik matting bentuk-tertutup mengambil trimap (pasti-depan/pasti-belakang/tidak diketahui) dan menyelesaikan sistem linear untuk alfa dengan akurasi tepi yang tinggi. Modern deep image matting melatih jaringan saraf pada dataset Adobe Composition-1K (dokumen MMEditing), dan dievaluasi dengan metrik seperti SAD, MSE, Gradient, dan Connectivity (penjelasan tolok ukur).

4) Potongan pembelajaran mendalam (tanpa trimap)

  • U2-Net (deteksi objek menonjol) adalah mesin “hapus latar belakang” umum yang kuat (repo).
  • MODNet menargetkan matting potret waktu-nyata (PDF).
  • F, B, Alpha (FBA) Matting secara bersamaan memprediksi latar depan, latar belakang, dan alfa untuk mengurangi halo warna (repo).
  • Background Matting V2 mengasumsikan latar belakang yang bersih dan menghasilkan masker setingkat helai rambut secara waktu-nyata hingga 4K/30fps (halaman proyek, repo).

Pekerjaan segmentasi terkait juga berguna: DeepLabv3+ menyempurnakan batas dengan encoder–decoder dan konvolusi atrous (PDF); Mask R-CNN memberikan masker per-instans (PDF); dan SAM (Segment Anything) adalah model dasar yang berbasis prompt yang menghasilkan masker zero-shot pada gambar yang tidak dikenal.


Apa yang dilakukan alat populer


Kiat alur kerja untuk potongan yang lebih bersih

  1. Ambil gambar dengan cerdas. Pencahayaan yang baik dan kontras subjek–latar belakang yang kuat membantu setiap metode. Dengan layar hijau/biru, rencanakan untuk despill (panduan).
  2. Mulai dari gambaran umum, lalu persempit ke detail. Jalankan seleksi otomatis (Pilih Subjek, U2-Net, SAM), lalu sempurnakan tepi dengan kuas atau matting (misalnya, bentuk-tertutup).
  3. Perhatikan semi-transparansi. Kaca, kerudung, buram gerak, rambut beterbangan memerlukan alfa sejati (bukan hanya masker keras). Metode yang juga memulihkan F/B/α meminimalkan halo.
  4. Pahami saluran alfa Anda. Lurus vs. premultiplied menghasilkan perilaku tepi yang berbeda; ekspor/komposit secara konsisten (lihat gambaran umum, Hargreaves).
  5. Pilih output yang tepat. Untuk “tanpa latar belakang,” berikan raster dengan alfa bersih (misalnya, PNG/WebP) atau simpan file berlapis dengan masker jika akan ada penyuntingan lebih lanjut. Kuncinya adalah kualitas alfa yang Anda hitung—berakar pada Porter–Duff.

Kualitas & evaluasi

Karya akademis melaporkan kesalahan SAD, MSE, Gradient, dan Connectivity pada Composition-1K. Jika Anda memilih model, cari metrik tersebut (definisi metrik; bagian metrik Background Matting). Untuk potret/video, MODNet dan Background Matting V2 kuat; untuk gambar “objek menonjol” umum, U2-Net adalah dasar yang kuat; untuk transparansi yang sulit, FBA dapat memberikan hasil yang lebih baik.


Kasus tepi umum (dan perbaikannya)

  • Rambut & bulu: utamakan matting (trimap atau matting potret seperti MODNet) dan periksa pada latar papan catur.
  • Struktur halus (jeruji sepeda, tali pancing): gunakan input resolusi tinggi dan segmenter yang sadar batas seperti DeepLabv3+ sebagai langkah sebelum matting.
  • Benda tembus pandang (asap, kaca): Anda memerlukan alfa parsial dan seringkali estimasi warna latar depan (FBA).
  • Konferensi video: jika Anda dapat menangkap pelat bersih, Background Matting V2 terlihat lebih alami daripada opsi “latar belakang virtual” yang naif.

Di mana ini muncul di dunia nyata


Mengapa potongan terkadang terlihat palsu (dan perbaikannya)

  • Tumpahan warna: cahaya hijau/biru membungkus subjek—gunakan kontrol despill atau penggantian warna yang ditargetkan.
  • Halo/pinggiran: biasanya ketidakcocokan interpretasi-alfa (lurus vs. premultiplied) atau piksel tepi yang terkontaminasi oleh latar belakang lama; konversi/interpretasi dengan benar (gambaran umum, detail).
  • Buram/grain yang salah: tempel subjek yang tajam ke latar belakang yang buram dan itu menonjol; cocokkan buram lensa dan grain setelah proses komposit (lihat dasar-dasar Porter–Duff).

Buku pedoman TL;DR

  1. Jika Anda mengontrol pengambilan: gunakan kunci kroma; cahaya merata; rencanakan despill.
  2. Jika ini foto sekali pakai: coba Hapus Latar Belakang Photoshop, penghapus Canva, atau remove.bg; sempurnakan dengan kuas/matting untuk rambut.
  3. Jika Anda memerlukan tepi kelas produksi: gunakan matting ( bentuk-tertutup atau mendalam) dan periksa alfa pada transparansi; perhatikan interpretasi alfa.
  4. Untuk potret/video: pertimbangkan MODNet atau Background Matting V2; untuk segmentasi yang dipandu klik, SAM adalah front-end yang kuat.

Apa itu format GIF87?

Format pertukaran grafis CompuServe (versi 87a)

Format Pertukaran Grafik (GIF) adalah format gambar bitmap yang banyak digunakan di internet. Versi aslinya, yang dikenal sebagai GIF87, dirilis oleh CompuServe pada tahun 1987 untuk menyediakan format gambar berwarna untuk area pengunduhan file mereka. Hal ini sebagai respons terhadap peningkatan komputer berwarna dan kebutuhan akan format gambar standar yang dapat digunakan di berbagai platform perangkat lunak dan perangkat keras. Format GIF87, meskipun digantikan oleh GIF89a pada tahun 1989, meletakkan prinsip dasar untuk GIF yang akan datang. Kesederhanaan, dukungan luas, dan portabilitasnya menjadikannya pilihan yang bertahan lama untuk grafik di web.

GIF didasarkan pada algoritma kompresi LZW (Lempel-Ziv-Welch), yang merupakan faktor kunci dalam popularitas awalnya. Algoritma LZW adalah teknik kompresi data lossless, artinya mengurangi ukuran file tanpa kehilangan informasi atau kualitas dari gambar asli. Hal ini sangat penting pada saat kecepatan internet jauh lebih lambat, dan penghematan data sangat penting. Algoritma LZW bekerja dengan mengganti urutan piksel yang berulang dengan satu referensi, yang secara efektif mengurangi jumlah data yang diperlukan untuk merepresentasikan gambar.

Karakteristik yang menentukan dari format GIF87 adalah dukungannya untuk warna terindeks. Tidak seperti format yang menyimpan informasi warna untuk setiap piksel secara langsung, GIF87 menggunakan palet hingga 256 warna. Setiap piksel dalam gambar GIF87 direpresentasikan oleh satu byte, yang merujuk ke indeks dalam palet. Pendekatan berbasis palet ini merupakan kompromi antara kesetiaan warna dan ukuran file. Hal ini memungkinkan gambar yang relatif berwarna-warni sambil menjaga ukuran data tetap dapat dikelola, bahkan dengan keterbatasan infrastruktur web awal.

Di luar model warnanya, format GIF87 mencakup beberapa fitur penting lainnya. Salah satunya adalah kemampuan interlacing, yang memungkinkan gambar dimuat secara bertahap melalui koneksi yang lambat. Alih-alih memuat gambar dari atas ke bawah, interlacing memuat gambar dalam beberapa lintasan, masing-masing dengan detail lebih banyak dari yang terakhir. Ini berarti bahwa pemirsa bisa mendapatkan pratinjau kasar gambar dengan cepat, meningkatkan pengalaman pengguna secara signifikan pada masa-masa awal World Wide Web.

Struktur file GIF87 relatif mudah, terdiri dari header, deskriptor layar logis, tabel warna global, data gambar, dan terakhir, trailer untuk menunjukkan akhir file. Header berisi tanda tangan ('GIF87a') dan informasi versi. Deskriptor layar logis memberikan detail tentang dimensi gambar dan apakah tabel warna global digunakan. Tabel warna global itu sendiri mengikuti, berisi definisi warna yang digunakan dalam gambar. Segmen data gambar mencakup informasi tentang awal dan ukuran gambar, diikuti oleh data piksel terkompresi LZW. Terakhir, file diakhiri dengan trailer satu byte, yang menandakan akhir file.

Salah satu keterbatasan format GIF87 adalah kurangnya dukungan untuk animasi dan transparansi. Fitur-fitur ini diperkenalkan dengan penerusnya, GIF89a. Namun, bahkan tanpa kemampuan ini, GIF87 banyak digunakan di web awal untuk logo, ikon, dan grafik sederhana. Kemampuan format untuk mengompresi gambar secara efektif sambil mempertahankan kualitas menjadikannya ideal untuk kendala bandwidth pada saat itu.

Aspek lain dari desain format GIF87 adalah kesederhanaan dan kemudahan implementasinya. Format ini dirancang agar mudah dibaca dan ditulis, sehingga dapat diakses oleh pengembang perangkat lunak. Kemudahan penggunaan ini membantu GIF menjadi format standar untuk gambar di web, yang didukung oleh hampir semua perangkat lunak pengedit gambar dan peramban web. Adopsi GIF secara luas dapat dikatakan membuka jalan bagi pengalaman multimedia yang kaya yang umum di web saat ini.

Terlepas dari kelebihannya, format GIF87 bukannya tanpa kontroversi, terutama mengenai algoritma kompresi LZW. Unisys, pemegang paten untuk kompresi LZW, mulai menegakkan hak patennya pada pertengahan 1990-an. Penegakan ini menyebabkan kritik yang meluas dan mendorong pengembangan format gambar alternatif yang tidak terbebani oleh masalah paten. Kontroversi tersebut menyoroti kompleksitas paten perangkat lunak dan dampaknya terhadap pengembangan teknologi web. Akhirnya, paten tersebut berakhir, mengurangi masalah hukum seputar format GIF.

Dampak GIF87 pada pengembangan grafik web tidak dapat dilebih-lebihkan. Pengenalannya menyediakan sarana untuk gambar berwarna dan ringkas yang dapat dibagikan dengan mudah di internet yang baru lahir. Sementara teknologi telah maju dan format yang lebih baru telah muncul, prinsip-prinsip yang ditetapkan oleh GIF87 masih memengaruhi bagaimana gambar digunakan secara online. Misalnya, penekanan pada kompresi tanpa kehilangan kualitas yang signifikan merupakan landasan standar web modern. Demikian pula, konsep palet warna dapat dilihat dalam berbagai bentuk dalam format yang lebih baru yang berusaha mengoptimalkan ukuran file terhadap kemampuan tampilan.

Dalam beberapa dekade sejak dirilis, GIF87 telah digantikan oleh format yang lebih canggih yang menawarkan kedalaman warna yang lebih besar, ukuran file yang lebih kecil, dan fitur seperti animasi dan transparansi. PNG (Portable Network Graphics) dan WebP adalah dua contohnya, menyediakan alternatif dengan kompresi lossless serta dukungan untuk lebih banyak warna dan transparansi tanpa batasan palet warna. Meskipun demikian, GIF (termasuk GIF87 dan GIF89a) tetap populer karena kesederhanaannya, dukungan yang luas, dan kemampuan uniknya untuk menangkap semangat zaman budaya melalui meme dan grafik animasi.

Melihat kembali perkembangan dan dampak GIF87, jelas bahwa warisannya tidak hanya pada spesifikasi teknis atau kontroversi yang ditimbulkannya, tetapi juga pada bagaimana hal itu membantu membentuk bahasa visual internet. Keterbatasan format sering kali menjadi tantangan kreatif, yang mengarah pada gaya baru seni dan komunikasi digital. Saat kita terus mendorong batas-batas apa yang mungkin dilakukan dengan pencitraan digital, memahami sejarah dan dasar-dasar teknis dari format seperti GIF87 memberikan pelajaran berharga dalam keseimbangan antara inovasi, standarisasi, dan pengalaman pengguna.

Format yang didukung

AAI.aai

Gambar AAI Dune

AI.ai

Adobe Illustrator CS2

AVIF.avif

Format File Gambar AV1

AVS.avs

Gambar AVS X

BAYER.bayer

Gambar Bayer Mentah

BMP.bmp

Gambar bitmap Windows Microsoft

CIN.cin

File Gambar Cineon

CLIP.clip

Masker Klip Gambar

CMYK.cmyk

Contoh cyan, magenta, kuning, dan hitam mentah

CMYKA.cmyka

Contoh cyan, magenta, kuning, hitam, dan alpha mentah

CUR.cur

Ikon Microsoft

DCX.dcx

ZSoft IBM PC multi-page Paintbrush

DDS.dds

Microsoft DirectDraw Surface

DPX.dpx

Gambar SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0)

DXT1.dxt1

Microsoft DirectDraw Surface

EPDF.epdf

Format Dokumen Portabel Terkapsulasi

EPI.epi

Format Interchange PostScript Terkapsulasi Adobe

EPS.eps

PostScript Terkapsulasi Adobe

EPSF.epsf

PostScript Terkapsulasi Adobe

EPSI.epsi

Format Interchange PostScript Terkapsulasi Adobe

EPT.ept

PostScript Terkapsulasi dengan pratinjau TIFF

EPT2.ept2

PostScript Level II Terkapsulasi dengan pratinjau TIFF

EXR.exr

Gambar berdynamik tinggi (HDR)

FARBFELD.ff

Farbfeld

FF.ff

Farbfeld

FITS.fits

Sistem Transportasi Gambar Fleksibel

GIF.gif

Format pertukaran grafis CompuServe

GIF87.gif87

Format pertukaran grafis CompuServe (versi 87a)

GROUP4.group4

CCITT Grup 4 Mentah

HDR.hdr

Gambar Berdynamik Tinggi

HRZ.hrz

Slow Scan TeleVision

ICO.ico

Ikon Microsoft

ICON.icon

Ikon Microsoft

IPL.ipl

Gambar Lokasi IP2

J2C.j2c

Codestream JPEG-2000

J2K.j2k

Codestream JPEG-2000

JNG.jng

Grafik Jaringan JPEG

JP2.jp2

Sintaks Format File JPEG-2000

JPC.jpc

Codestream JPEG-2000

JPE.jpe

Format JFIF Grup Ahli Fotografi Bersama

JPEG.jpeg

Format JFIF Grup Ahli Fotografi Bersama

JPG.jpg

Format JFIF Grup Ahli Fotografi Bersama

JPM.jpm

Sintaks Format File JPEG-2000

JPS.jps

Format JPS Grup Ahli Fotografi Bersama

JPT.jpt

Sintaks Format File JPEG-2000

JXL.jxl

Gambar JPEG XL

MAP.map

Database Gambar Seamless Multi-resolusi (MrSID)

MAT.mat

Format gambar level 5 MATLAB

PAL.pal

Pixmap Palm

PALM.palm

Pixmap Palm

PAM.pam

Format bitmap 2-dimensi umum

PBM.pbm

Format bitmap portabel (hitam dan putih)

PCD.pcd

Photo CD

PCDS.pcds

Photo CD

PCT.pct

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PCX.pcx

ZSoft IBM PC Paintbrush

PDB.pdb

Format ImageViewer Database Palm

PDF.pdf

Format Dokumen Portabel

PDFA.pdfa

Format Arsip Dokumen Portabel

PFM.pfm

Format float portabel

PGM.pgm

Format graymap portabel (skala abu-abu)

PGX.pgx

Format tak terkompresi JPEG 2000

PICON.picon

Ikon Pribadi

PICT.pict

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PJPEG.pjpeg

Format JFIF Kelompok Ahli Fotografi Bersama

PNG.png

Grafik Jaringan Portabel

PNG00.png00

PNG mewarisi bit-depth, tipe warna dari gambar asli

PNG24.png24

RGB 24-bit transparan atau biner (zlib 1.2.11)

PNG32.png32

RGBA 32-bit transparan atau biner

PNG48.png48

RGB 48-bit transparan atau biner

PNG64.png64

RGBA 64-bit transparan atau biner

PNG8.png8

Indeks 8-bit transparan atau biner

PNM.pnm

Anymap portabel

PPM.ppm

Format pixmap portabel (warna)

PS.ps

File Adobe PostScript

PSB.psb

Format Dokumen Besar Adobe

PSD.psd

Bitmap Adobe Photoshop

RGB.rgb

Contoh merah, hijau, dan biru mentah

RGBA.rgba

Contoh merah, hijau, biru, dan alpha mentah

RGBO.rgbo

Contoh merah, hijau, biru, dan opasitas mentah

SIX.six

Format Grafik DEC SIXEL

SUN.sun

Rasterfile Sun

SVG.svg

Grafik Vektor Skalable

SVGZ.svgz

Grafik Vektor Skalable Terkompresi

TIFF.tiff

Format File Gambar Bertag

VDA.vda

Gambar Truevision Targa

VIPS.vips

Gambar VIPS

WBMP.wbmp

Gambar Bitmap Nirkabel (level 0)

WEBP.webp

Format Gambar WebP

YUV.yuv

CCIR 601 4:1:1 atau 4:2:2

Pertanyaan yang sering diajukan

Bagaimana cara kerjanya?

Konverter ini berjalan sepenuhnya di browser Anda. Ketika Anda memilih sebuah file, file tersebut dibaca ke dalam memori dan dikonversi ke format yang dipilih. Anda kemudian dapat mengunduh file yang telah dikonversi.

Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk mengonversi file?

Konversi dimulai seketika, dan sebagian besar file dikonversi dalam waktu kurang dari satu detik. File yang lebih besar mungkin membutuhkan waktu lebih lama.

Apa yang terjadi dengan file saya?

File Anda tidak pernah diunggah ke server kami. File tersebut dikonversi di browser Anda, dan file yang telah dikonversi kemudian diunduh. Kami tidak pernah melihat file Anda.

Jenis file apa yang bisa saya konversi?

Kami mendukung konversi antara semua format gambar, termasuk JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF, dan lainnya.

Berapa biaya yang harus saya bayar?

Konverter ini sepenuhnya gratis, dan akan selalu gratis. Karena berjalan di browser Anda, kami tidak perlu membayar untuk server, jadi kami tidak perlu mengenakan biaya kepada Anda.

Bisakah saya mengonversi beberapa file sekaligus?

Ya! Anda dapat mengonversi sebanyak mungkin file sekaligus. Cukup pilih beberapa file saat Anda menambahkannya.