ABOUT US

Our Mission

Empowering creators with 100% offline, privacy-first AI tools that run directly in your browser. No uploads, no limits.

بسرعة البرق

زمن استجابة الشبكة يبلغ 0 مللي ثانية بعد التحميل الأولي للنموذج.

مجاني دائمًا

ليس لدينا تكاليف خادم، لذا فهو مجاني لك.

التنفيذ المحلي

تقوم وحدة المعالجة المركزية/وحدة معالجة الرسومات الخاصة بك بالرفع الثقيل. لا يوجد عنق الزجاجة سحابة.

تتبع الصفر

صورك لا تترك القرص الصلب الخاص بك أبدًا.

Why We Built HelpMyIMG

تهيمن الشركات الضخمة حاليًا على المشهد الرقمي وتطالب باشتراكات شهرية عالية لأدوات الذكاء الاصطناعي الأساسية. والأسوأ من ذلك أنهم يطلبون منك تحميل صورك الشخصية أو الحساسة أو المملوكة إلى خوادمهم، مما يعرض بياناتك لمخاطر خصوصية غير معروفة.

لقد تصورنا مستقبلًا مختلفًا. مستقبل لا يتعين عليك فيه الاختيار بين قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة وخصوصيتك الشخصية. مستقبل تتكيف فيه التكنولوجيا معك، وليس العكس.

ولدت HelpMyIMG من هذه الضرورة. من خلال الاستفادة من تقنيات WebAssembly (Wasm) وWebGL/WebGPU المتطورة، نجحنا في نقل نماذج التعلم الآلي المعقدة مباشرة إلى متصفح الويب.

لا توجد حسابات إلزامية أو التسجيلات.
لا توجد تكاليف أو أرصدة مخفية متستر.
جمع البيانات الصفر المطلق.

التكنولوجيا وراء السحر

كيف يمكننا تشغيل إزالة الخلفية المتقدمة ومعالجة الصور محليًا؟

تجميع الويب (Wasm)

نقوم بتجميع أطر عمل التعلم الآلي الثقيلة مثل ONNX Runtime مباشرة في Wasm، مما يسمح لها بالعمل بسرعات قريبة من السرعة الأصلية مباشرة داخل محرك المتصفح الخاص بك.

تسريع الأجهزة

باستخدام WebGL ومعيار WebGPU القادم، يقوم HelpMyIMG بالنقر مباشرة على وحدة معالجة الرسومات (GPU) بجهازك لإجراء حسابات الذكاء الاصطناعي المتوازية على نطاق واسع.

نماذج ONNX المحسنة

نحن نستخدم نماذج ذكاء اصطناعي مُحسّنة للغاية ومُكممة (مثل RMBG-1.4) صغيرة بما يكفي للتنزيل على الفور، لكنها قوية بما يكفي لتقديم قواطع مثالية للبكسل.

مبادئ الخوارزمية والأسس التي يراجعها النظراء

تم تصميم HelpMyIMG بناءً على رؤية حاسوبية مفتوحة ومراجعة من قبل النظراء وأبحاث الأنظمة الموزعة. يقوم خط الإنتاج الموجود في المتصفح بتنفيذ النماذج الرياضية التي تنشرها المؤسسات الأكاديمية الرائدة.

Neural Matting & Saliency: Ke et al., "MODNet: Real-Time Trimap-Free Portrait Matting via Objective Decomposition", AAAI 2022. Qin et al., "Highly Accurate Dichotomous Image Segmentation (IS-Net / DIS)", ECCV 2022.

Perceptual Quality & SSIM: Wang et al., "Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity (SSIM)", IEEE TIP, 2004. Lossless chrominance and spatial fidelity preservation metrics.

In-Browser WebAssembly Acceleration: Haas et al., "Bringing the Web up to Speed with WebAssembly", ACM SIGPLAN PLDI 2017. SIMD vectorization and multi-threaded Web Workers pipeline execution.

Local-First Privacy Architecture: Kleppmann et al., "Local-First Software: You Own Your Data, in Spite of the Cloud", ACM Onward! 2019. Strict zero-server-upload data sovereignty model.

إشعار الإسناد الأكاديمي: يتم توفير الاستشهادات والمراجع المؤسسية فقط من أجل الشفافية العلمية وإسناد الأسس الخوارزمية المفتوحة. وهي لا تعني تأييدًا مباشرًا أو مراجعة لـ HelpMyIMG من قبل المؤلفين أو المؤسسات المشار إليها.