Van elke kiek naar een foto volgens overheidsspecificaties — in vier AI-stappen die u kunt volgen.
De meeste pasfoto-tools geven u een black box. Wij niet. Elke foto doorloopt dezelfde pijplijn van vier stappen — achtergrond verwijderen, bijsnijden volgens specificatie en afronden met een identiteitsvergrendelde AI-verbetering — en hieronder ziet u elke stap op echte, diverse gezichten.
De vier stappen, op echte gezichten
Volg elke rij van links naar rechts: de oorspronkelijke foto, de achtergrond vervangen door zuiver wit, de pasfoto-uitsnede en het uiteindelijke AI-verbeterde resultaat. Dezelfde persoon, elke keer.
- 1
Origineel
De ruwe foto die u uploadt — elke achtergrond, elke uitsnede.
- 2
Achtergrond verwijderd
Onze matting-modellen zetten het onderwerp op zuiver wit, met het haar intact.
- 3
Bijgesneden
Automatisch uitgelijnd op de pasfoto-verhouding met de juiste hoofdgrootte en -positie.
- 4
AI-verbeterd
De identiteitsvergrendelde AI egaliseert de belichting en maakt een conforme foto af.
1. Origineel
2. Achtergrond verwijderd
3. Bijgesneden
4. AI-verbeterd
1. Origineel
2. Achtergrond verwijderd
3. Bijgesneden
4. AI-verbeterd
1. Origineel
2. Achtergrond verwijderd
3. Bijgesneden
4. AI-verbeterd
1. Origineel
2. Achtergrond verwijderd
3. Bijgesneden
4. AI-verbeterdVergelijk een uitsnede van dichtbij
Sleep de schuifregelaar om een origineel te vergelijken met de automatisch vervangen witte achtergrond. Elke uitsnede wordt geproduceerd door onze op RVM gebaseerde AI-pijplijn voor achtergrondverwijdering.
Hoe we het model kiezen
We voeren een open vergelijkingstest uit over algemene matting- en segmentatiemodellen — waaronder RVM, MODNet, BiRefNet, and SAM2 — waarbij we de randkwaliteit meten op haar, brillen en huidtinten van licht tot donker. Geen enkel model wint overal, dus we testen op een bewust diverse reeks gezichten en leveren de beste allrounder. Het resultaat is een schone witte achtergrond met de haarslierten intact, geen uitgeknipte kartonnen silhouet.
De geëvalueerde modellen omvatten open, niet-propriëtaire opties zoals RVM, MODNet, BiRefNet en SAM2.
Getest op mensen, niet alleen op foto’s
Een uitsnede die er op het ene gezicht geweldig uitziet, kan op een ander gezicht volledig mislukken. We evalueren bewust over geslacht, leeftijd, huidtint en haartype — kaal, kort, krullend, kroes en lang — zodat de achtergrondverwijdering die u krijgt voor u werkt, wie u ook bent.
Zie het op uw eigen foto
Upload een willekeurige foto en wij snijden hem automatisch bij, vervangen de achtergrond en valideren hem aan de hand van overheidsspecificaties — u betaalt pas wanneer hij slaagt.
Afbeeldingscredits
De demonstratieportretten hieronder zijn publiek-domein- of CC0-afbeeldingen van Wikimedia Commons, hier alleen gebruikt om achtergrondverwijdering te illustreren. Elke afbeelding linkt naar haar bron en licentie.
- Woman with short black hair at a podium in front of a colorful banner — Bron: Wikimedia Commons ↗ · Licentie: Public domain · U.S. Department of Housing and Urban Development
- Man with short hair and a goatee in a tight frontal headshot — Bron: Wikimedia Commons ↗ · Licentie: Public domain · USDAgov
- Young man with short hair photographed on a city street — Bron: Wikimedia Commons ↗ · Licentie: CC0 · Ahsan Mahim Ʒaaz
- Woman with curly dark hair in a frontal headshot — Bron: Wikimedia Commons ↗ · Licentie: Public domain · U.S. Department of Agriculture