אודותינו: הסיפור הלטארידי

דמוקרטיזציה של עריכת תמונות בינה מלאכותית. לכולם. לָנֶצַח.

אנו מאמינים שאין לנעול AI רב עוצמה מאחורי חומות תשלום יקרות או שרתי ענן פולשני פרטיות. HelpMyIMG הוא עורך תמונות הבינה המלאכותית המהירה בעולם, 100% במצב לא מקוון, הראשון בפרטיות, הפועל כולו בתוך הדפדפן שלך.

מהיר ברק

זמן אחזור רשת של 0ms לאחר הטעינה הראשונית של הדגם.

תמיד חינם

יש לנו אפס עלויות שרת, אז זה בחינם עבורך.

הוצאה להורג מקומית

המעבד/GPU שלך עושה את המשימות הכבדות. אין צוואר בקבוק בענן.

אפס מעקב

התמונות שלך לעולם לא עוזבות את הכונן הקשיח שלך.

המסע והפילוסופיה שלנו

הנוף הדיגיטלי נשלט כיום על ידי תאגידים מסיביים הדורשים מנויים חודשיים גבוהים לכלי AI בסיסיים. גרוע מכך, הם דורשים ממך להעלות את התמונות האישיות, הרגישות או הקנייניות שלך לשרתים שלהם - חושפים את הנתונים שלך לסיכוני פרטיות לא ידועים.

דמיינו עתיד אחר. עתיד שבו אינך צריך לבחור בין יכולות AI מתקדמות לבין הפרטיות האישית שלך. עתיד שבו הטכנולוגיה מתאימה לך, לא להיפך.

HelpMyIMG נולד מתוך צורך זה. על ידי מינוף טכנולוגיות WebAssembly (Wasm) ו-WebGL/WebGPU מתקדמות, העברנו בהצלחה מודלים מורכבים של Machine Learning ישירות לדפדפן האינטרנט.

אין חשבונות או הרשמות חובה.
אין עלויות נסתרות או זיכויים ערמומיים.
אפס נתונים מוחלט.

הטכנולוגיה שמאחורי הקסם

כיצד אנו מפעילים הסרת רקע מתקדמת ומניפולציה של תמונות באופן מקומי?

WebAssembly (Wasm)

אנו מרכיבים מסגרות למידת מכונה כבדה כמו ONNX Runtime ישירות לתוך Wasm, ומאפשרים להן לפעול במהירויות כמעט מקוריות ישירות בתוך מנוע הדפדפן שלך.

האצת חומרה

באמצעות WebGL ובתקן WebGPU הקרוב, HelpMyIMG מקיש ישירות אל יחידת העיבוד הגרפי (GPU) של המכשיר שלך לחישובי AI מקבילים בצורה מאסיבית.

דגמי ONNX מותאמים

אנו משתמשים בדגמי בינה מלאכותית מותאמים במיוחד (כמו RMBG-1.4) שקטנים מספיק להורדה מיידית ועם זאת חזקים מספיק כדי לספק חיתוכים מושלמים לפיקסלים.

עקרונות אלגוריתמיים ועקרונות עמיתים

HelpMyIMG מתוכננת על סמך ראייה ממוחשבת פתוחה, שנבדקה עמיתים ומחקר מערכות מבוזר. הצינור שלנו בדפדפן מיישם מודלים מתמטיים שפורסמו על ידי מוסדות אקדמיים מובילים.

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.

הודעת ייחוס אקדמית: ציטוטים והפניות מוסדיות מסופקים אך ורק לצורך שקיפות אקדמית ויחוס של יסודות אלגוריתמיים פתוחים. הם אינם מרמזים על תמיכה ישירה או סקירה של HelpMyIMG על ידי המחברים או המוסדות שציינו.