फ़ोटो से बैकग्राउंड कैसे हटाएँ?
- 1एक फ़ोटो चुनें — JPG, PNG, WebP, या HEIC अगर आपका ब्राउज़र उसे सपोर्ट करे।
- 2कुछ सेकंड रुकें, AI बैकग्राउंड हटाता है (पहली बार यह मॉडल भी डाउनलोड करता है, एक बार)।
- 3नया बैकग्राउंड चुनें: पारदर्शी, सफ़ेद या ID फ़ोटो वाले नीले जैसा कोई रंग, मूल फ़ोटो का धुँधला रूप, या अपनी फ़ोटो। पहले / बाद वाले स्लाइडर से किनारे जाँचें।
- 4ज़रूरत हो तो “मिटाएँ” या “वापस लाएँ” से टच-अप करें, चाहें तो सब्जेक्ट तक क्रॉप करें, और PNG, JPG या WebP में डाउनलोड करें।
AI बैकग्राउंड रिमूवर कैसे काम करता है?
- 01AI मास्क: IS-Net (स्टैंडर्ड) या BiRefNet lite (बेस्ट) फ़ोटो को 1024 × 1024 पर देखता है और हर पिक्सल को 0–1 “सब्जेक्ट” स्कोर देता है
- 02पूरे साइज़ का किनारा: guided filter — alpha = a·(R, G, B) + b, किनारे के पास पूरे रिज़ॉल्यूशन वाली फ़ोटो पर फ़िट
- 03सफ़ाई: 6 % से नीचे → पारदर्शी, 80 % से ऊपर → ठोस, बीच में हल्का घुमावदार बदलाव
- 04किनारे का रंग: F = F̄ + α(I − αF̄ − (1 − α)B̄) (blur-fusion से सब्जेक्ट के रंग का अनुमान)
- 05नई तस्वीर = F × α + बैकग्राउंड × (1 − α)
AI मॉडल एक न्यूरल नेटवर्क है, जिसे हज़ारों ऐसी फ़ोटो पर ट्रेन किया गया है जिनमें सब्जेक्ट को हाथ से काटा गया था। यह आपकी फ़ोटो की 1024 × 1024 कॉपी देखता है और हर पिक्सल को 0 (बैकग्राउंड) और 1 (सब्जेक्ट) के बीच एक स्कोर देता है। यही स्कोर alpha चैनल बनता है — हर पिक्सल कितना आर-पार दिखता है।
12 मेगापिक्सल की फ़ोटो के लिए 1024 पिक्सल का मास्क बहुत मोटा है, इसलिए टूल उसे सिर्फ़ खींचकर बड़ा नहीं करता। आउटलाइन के पास यह आपकी पूरे साइज़ की फ़ोटो पर एक guided filter फ़िट करता है: हर छोटी खिड़की के अंदर मास्क को लाल, हरे और नीले मानों के एक सीधी-रेखा वाले फ़ंक्शन की तरह माना जाता है, इसलिए किनारा धुँधले, बड़े किए गए मास्क की बजाय फ़ोटो की असली रंग-सीमा के साथ चलता है। जो हिस्से साफ़ तौर पर सब्जेक्ट या साफ़ तौर पर बैकग्राउंड हैं, वहाँ मॉडल का जवाब ही रहता है।
फिर एक smoothstep कर्व बैकग्राउंड में मॉडल की छोड़ी हल्की धुँध (6 % से कम) साफ़ करता है और सब्जेक्ट को पूरी तरह ठोस बनाता है (80 % से ज़्यादा)। किनारे के पिक्सल — बाल, फ़र, मोशन ब्लर — कुछ हद तक पारदर्शी रहते हैं। उनका रंग अब भी सब्जेक्ट और पुराने बैकग्राउंड का मिश्रण होता है, जो नए बैकग्राउंड पर एक घेरे की तरह दिखता है, इसलिए टूल पास के ठोस सब्जेक्ट पिक्सल से शुद्ध सब्जेक्ट रंग F और पास के बैकग्राउंड से बैकग्राउंड रंग B का अनुमान लगाता है, और मिश्रण के समीकरण I = αF + (1 − α)B को F के लिए हल करता है।
मुश्किल मामलों के बारे में सच जानें: भीड़ भरे बैकग्राउंड के सामने बारीक बाल और फ़र, काँच और धुआँ, और ऐसा सब्जेक्ट जिसका रंग बैकग्राउंड जैसा हो (सफ़ेद दीवार पर सफ़ेद शर्ट) किसी भी AI के लिए मुश्किल होते हैं। इन्हीं के लिए “मिटाएँ” और “वापस लाएँ” ब्रश हैं — उस जगह पर पेंट करें और सिर्फ़ वही हिस्सा बदलेगा।
काम की बातें
- पासपोर्ट या वीज़ा फ़ोटो के लिए सफ़ेद बैकग्राउंड चुनें (या जो रंग आपका फ़ॉर्म माँगे), फिर सही साइज़ के लिए हमारा पासपोर्ट फ़ोटो मेकर इस्तेमाल करें।
- अच्छी रोशनी और सब्जेक्ट व बैकग्राउंड के बीच साफ़ दूरी वाली फ़ोटो से सबसे साफ़ किनारे मिलते हैं। सादी दीवार के सामने बाल पेड़ों के सामने वाले बालों से कहीं बेहतर आते हैं।
- ऑनलाइन दुकानों के प्रोडक्ट फ़ोटो: सफ़ेद या हल्का स्लेटी बैकग्राउंड लें, थोड़ी जगह के साथ “सब्जेक्ट तक क्रॉप करें” चालू करें, और JPG में सेव करें।
- अगर कटे हुए हिस्से के चारों ओर पुराने बैकग्राउंड का पतला घेरा है, तो “किनारों का रंग साफ़ करें” चालू रखें और किनारों की नरमी 0–10 रखें; जो बचे, उसके लिए “मिटाएँ” ब्रश इस्तेमाल करें।
बैकग्राउंड रिमूवर — आम सवाल
क्या यह बैकग्राउंड रिमूवर सच में मुफ़्त है, बिना वॉटरमार्क?
हाँ। न साइन-अप, न वॉटरमार्क, न साइज़ की सीमा — आप अपनी फ़ोटो के पूरे रिज़ॉल्यूशन में तस्वीर डाउनलोड करते हैं (25 मेगापिक्सल से बड़ी फ़ोटो आपके डिवाइस की मेमोरी में फ़िट होने के लिए छोटी की जाती हैं, और आपको एक नोट दिखेगा)।
क्या मेरी फ़ोटो किसी सर्वर पर अपलोड होती है?
नहीं। AI मॉडल पहली बार Hugging Face के सर्वर से आपके ब्राउज़र में डाउनलोड होकर वहीं सेव हो जाता है, और फिर सब कुछ — बैकग्राउंड हटाना, टच-अप और सेव करना — आपके अपने डिवाइस पर होता है। आपकी फ़ोटो कभी उससे बाहर नहीं जाती।
बैकग्राउंड पारदर्शी कैसे बनाएँ?
बैकग्राउंड “पारदर्शी” (चेकरबोर्ड) पर रखें और PNG या WebP में डाउनलोड करें। JPG पारदर्शिता नहीं रख सकती, इसलिए JPG में इसकी जगह सफ़ेद या रंगीन बैकग्राउंड आता है।
फ़ोटो का बैकग्राउंड सफ़ेद या नीला कैसे करें?
बैकग्राउंड हटने के बाद “रंग” चुनें और सफ़ेद, ID फ़ोटो वाला नीला या कोई और रंग टैप करें — या hex कोड लिखें। फिर JPG या PNG में डाउनलोड करें।
बाल या कुछ किनारे पूरी तरह सही क्यों नहीं आते?
बारीक बाल, फ़र, आर-पार दिखने वाली चीज़ें और बैकग्राउंड जैसे रंग वाला सब्जेक्ट किसी भी AI के लिए सबसे मुश्किल होते हैं। अगर आपका ब्राउज़र सपोर्ट करे तो बेस्ट क्वालिटी आज़माएँ, “फ़ोटो के असली किनारों के हिसाब से चलें” चालू रखें, और ग़लत जगह पर “मिटाएँ” या “वापस लाएँ” ब्रश इस्तेमाल करें।
स्टैंडर्ड और बेस्ट क्वालिटी में क्या फ़र्क़ है?
स्टैंडर्ड IS-Net मॉडल (44 MB) इस्तेमाल करता है, जो हर मोबाइल और कंप्यूटर पर चलता है। बेस्ट क्वालिटी ज़्यादा बारीक किनारों के लिए बड़ा BiRefNet मॉडल (115 MB) इस्तेमाल करती है और उसे WebGPU वाला ब्राउज़र चाहिए, जैसे कंप्यूटर पर Chrome या Edge, या नया Android फ़ोन। अगर WebGPU नहीं है, तो अपने-आप स्टैंडर्ड इस्तेमाल होता है।
स्रोत
- IS-Net सामान्य इस्तेमाल वाला मॉडल, int8 ONNX (xrds/isnet-general-onnx-int8, MIT licence) – Hugging Face
- BiRefNet lite ONNX (onnx-community/BiRefNet_lite-ONNX, MIT licence) – Hugging Face
- Qin et al. (2022) – Highly Accurate Dichotomous Image Segmentation (IS-Net)
- Zheng et al. (2024) – Bilateral Reference for High-Resolution Dichotomous Image Segmentation (BiRefNet)
- He, Sun & Tang (2013) – Guided Image Filtering, IEEE TPAMI
- Forte (2021) – Approximate Fast Foreground Colour Estimation, IEEE ICIP
- Transformers.js – ब्राउज़र में AI मॉडल चलाना (Hugging Face)
- W3C – Portable Network Graphics (PNG) स्पेसिफ़िकेशन (alpha चैनल)
फ़ॉर्मूले की पिछली जाँच: 30 सितंबर 2026 ·हम फ़ॉर्मूले कैसे जाँचते हैं