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本地去除背景，用的是一个真实模型

“本地”抠图指的是，有 WebGPU 就用它，没有就用 WASM，模型缓存在浏览器里，许可证是 MIT。

本地去除背景，意味着推理发生在存放照片的那台电脑上。LocalBG 把 ONNX Runtime Web 放进 Worker，图还在算的时候页面也能动。Worker 会先要 WebGPU。如果没有适配器——一些受限浏览器和自动化测试里很常见——就改用 WASM 后端，并且只用一个线程。

单线程是有意的限制。多线程 WASM 需要跨源隔离（COOP 和 COEP），Cloudflare Pages 的 public/_headers 里已经写上了。会话仍然用一个线程，是因为 BiRefNet-lite 的中间张量在更小的堆上更稳。机器有 WebGPU 时，那是快的那条路。在 WASM 上，一次 512×512 通常是几秒到几十秒，看 CPU。每张图处理完，工具会写出推理时间，你能看到实际用的是哪一种后端。

第一次下载之后

权重用 Cache Storage 存在 localbg-models-v1 里，键是钉死的 Hugging Face 修订号。只要浏览器还没清掉这块缓存，之后再抠图就不必重新下载模型。这是“离线”比较诚实的说法：站点本身是静态的，模型在存下来之后才是本地的。第一次运行之前开飞行模式会失败，因为还没有可以跑的东西。

本地不是什么

它不是原生应用，模型也不小。BiRefNet-lite 的 FP16 大约 94 MB。更小的网络比如 U²-Netp 更快，许可证是 Apache-2.0，但边缘质量会差一截。512 这份导出同时满足“遮罩够用”和“浏览器放得下”。细节和 MIT 全文在许可证页。可以直接去工具试。