Quitar fondo

¿Cómo funciona la herramienta?

La especificación WebGPU del W3C permite a las aplicaciones web acceso directo al hardware GPU — la base técnica para inferencia de IA local en el navegador sin servidor.

La herramienta usa una red neuronal preentrenada desarrollada específicamente para separar primer plano y fondo en fotografías. El modelo se ejecuta directamente en su navegador y usa WebGPU o WebAssembly — interfaces de navegador modernas que realizan los cálculos de IA localmente en su tarjeta gráfica o CPU.

En la primera carga, el navegador descarga una vez el archivo del modelo (unos 110 MB) y lo almacena en la caché interna. Todos los recortes posteriores se ejecutan íntegramente sin conexión. Si su dispositivo es compatible con WebGPU — lo es en la mayoría de versiones actuales de Chrome, Edge y Safari —, el cálculo se realiza en la tarjeta gráfica y tarda típicamente entre 100 y 500 milisegundos por imagen. Sin WebGPU se activa automáticamente un respaldo en WebAssembly, que tarda entre dos y cuatro veces más pero funciona en todos los navegadores modernos.

En segundo plano, el modelo genera una llamada máscara alfa: una matriz en escala de grises en la que cada píxel describe cuánto pertenece al primer plano. Esta máscara se aplica luego a la imagen original — los píxeles fuera del motivo se vuelven transparentes y los píxeles interiores quedan sin cambios. En bordes suaves como cabellos o pelaje, la máscara en escala de grises proporciona una transición fluida en lugar de bordes pixelados duros.

¿Cómo quita un fondo?

Cargue un archivo mediante el selector, por arrastrar y soltar o con Ctrl + V desde el portapapeles. En el smartphone también está disponible la captura con cámara. Los formatos compatibles son PNG, JPG, WebP, AVIF, así como HEIC y HEIF — también fotos de iPhone. Tras la fase única de carga del modelo, la imagen recortada aparece directamente en el navegador, con un fondo a cuadros como indicador de transparencia. Con el selector de formato puede cambiar entre PNG, WebP y JPG sin volver a ejecutar el modelo.

Privacidad — 100 % en el navegador

« WebGPU proporciona una interfaz de programación que hace accesibles a la web las capacidades del hardware GPU — el renderizado y los cálculos se ejecutan directamente en la unidad de procesamiento gráfico del dispositivo. »
— W3C: WebGPU Specification, traducción libre

El análisis de imagen ocurre exclusivamente de forma local en su dispositivo. Ni el original ni el resultado se envían a un servidor, se almacenan o se analizan. No hay banner de cookies para terceros, ni registro, ni tracking — tampoco estadísticas de uso anónimas.

Una excepción es la descarga única del modelo en la primera visita: el archivo del modelo (unos 110 MB) se carga una sola vez desde un CDN público de modelos. Esta petición contiene exclusivamente la URL del archivo del modelo. No se transmiten datos de imagen, ni identificadores de usuario, ni información personal. Técnicamente, el proveedor del modelo ve la dirección IP y el user-agent del navegador desde el que proviene la descarga — los mismos datos que también ve su proveedor de internet al visitar cualquier web. Tras la primera carga, el modelo queda en la caché del navegador y se obtiene de allí para todas las visitas siguientes; el CDN ya no se contacta.

Quien quiera evitar esa conexión con el CDN puede cerrar la página en cuanto se inicie la descarga del modelo — la herramienta entonces no se puede usar, pero tampoco se ha transmitido ningún dato. Para imágenes sensibles como escaneos de DNI, tomas médicas o documentos internos confidenciales, esa es precisamente la ventaja decisiva frente a la mayoría de servicios web de recorte que necesitan subir obligatoriamente la imagen. Más detalles en la política de privacidad.

¿Cuándo entrega la herramienta buenos resultados?

El modelo está entrenado con fotografías naturales y produce, en muchas situaciones típicas, recortes muy limpios. Las siguientes categorías cubren bien el día a día:

Fotos de producto con fondo de un solo color o desenfocado son el caso de uso clásico. Ya sean zapatos sobre una mesa de madera, joyas sobre tela o botellas frente a una pared — el modelo reconoce casi siempre el motivo correctamente. Los reflejos y las sombras ligeras se eliminan de forma limpia la mayoría de las veces, siempre que el cuerpo del motivo no tenga superficies con espejo.

Retratos funcionan muy bien cuando el rostro está bien iluminado y el fondo no es demasiado recargado. Los mechones sueltos frente a un fondo de un solo color se recortan con una transición suave. Es más difícil con cabellos sueltos muy finos frente a fondos recargados — ocasionalmente surgen pequeños artefactos. Una segunda pasada tras un retoque manual ayuda en esos casos.

Animales — perros, gatos, caballos, pájaros — se reconocen de manera fiable. En animales de pelo largo se aplica lo mismo que en los retratos: cuanto más uniforme sea el fondo, más limpio será el recorte.

Objetos cotidianos como muebles, herramientas, libros o alimentos no suelen presentar problemas. En superficies muy reflectantes (cromo, metal pulido) puede ocurrir que partes del reflejo se interpreten como fondo y se eliminen.

Más difícil resulta con objetos muy transparentes o semitransparentes: cristal, vasos de agua, envases de plástico. Aquí el modelo pierde con frecuencia los contornos finos porque el fondo se ve a través del objeto. También en resoluciones muy altas, por encima de 4096 × 4096 píxeles, la imagen se redimensiona internamente antes del análisis, lo que en detalles muy finos puede provocar una ligera falta de nitidez en los bordes.

Un consejo práctico: en caso de un resultado insatisfactorio, cambie una vez el formato — en la siguiente pasada se marcan píxeles ligeramente distintos, y a veces basta para salvar un borde problemático. Como alternativa, recorte manualmente el motivo antes de subirlo, de modo que el fondo ya esté fuertemente reducido.

Preguntas frecuentes

Las consultas más frecuentes sobre uso y privacidad de la herramienta:

¿Tengo que subir mi archivo?

No. El análisis de imagen se ejecuta íntegramente en su navegador mediante WebGPU o WebAssembly. La imagen no abandona su dispositivo en ningún momento. Solo el modelo de IA se carga una vez desde un CDN — no se transmiten datos de imagen.

¿Cuánto tarda el procesamiento?

Tras la descarga única del modelo, el recorte propiamente dicho tarda típicamente entre 100 y 500 milisegundos por imagen en dispositivos con soporte WebGPU. Sin WebGPU, la herramienta recurre a WebAssembly, lo que es entre dos y cuatro veces más lento pero sigue siendo fluido en uso.

¿Qué imágenes funcionan mejor?

Se obtienen buenos resultados con motivos que tengan una clara separación del fondo: fotos de producto, retratos, animales, objetos cotidianos. Es más difícil con objetos transparentes como cristal o con estructuras muy finas como cabellos sueltos sobre un fondo recargado.

¿Cómo funciona técnicamente la detección?

Una red neuronal especializada para la segmentación primer plano/fondo se ejecuta directamente en su navegador. Genera para cada imagen una llamada máscara alfa que indica para cada píxel cuánto pertenece al motivo. El archivo del modelo pesa unos 110 MB y el navegador lo guarda en caché tras la primera carga.

¿Puedo guardar el resultado como JPG?

Sí, pero JPG no admite transparencia. Si elige JPG, el fondo se rellena de blanco. Para transparencia use PNG (sin pérdida) o WebP (tamaño de archivo menor con calidad comparable).

¿Qué herramientas de imagen están relacionadas?

Otras herramientas del ecosistema convertidor relacionadas con el tema:

• Convertidor de formato de imagen — convierte imágenes a WebP, AVIF y más, con comparación de formatos y herramientas dedicadas por par de formatos, íntegramente en el navegador.
• HEVC a H.264 — convierte vídeos de iPhone a un MP4 reproducible universalmente, directamente en el navegador.
• Metros a pies — conversión rápida de longitud con explicación paso a paso.