# Remove Object from Photo

> 消しゴムマジックのように、写真に写り込んだ人や電線、ゴミ箱をなぞって消せます。AI がグラフィックボード上で背景を補完。元のサイズで保存、アップロードなし。

- URL: https://bytescope.dev/ja/remove-object/
- Locale: ja · Also: [en](https://bytescope.dev/en/remove-object.md) · [zh-Hant](https://bytescope.dev/zh-Hant/remove-object.md)
- Runs: ファイルはブラウザから送信されません — 処理はすべてローカルで行われます。
- Requires: A browser with WebGPU (tested in Chrome on desktop) on a real graphics card. It does not run on the CPU: without WebGPU, or with a software renderer such as SwiftShader, the page explains why and does not start. The first erase downloads a 208 MB model and a 26 MB engine once and prepares the model for about a minute; phones with WebGPU are untested.
- Updated: 2026-09-08

## What it does

このツールは、ブラウザの中で動く消しゴムマジックです。写真を開き、写っていてほしくないもの――友だちの後ろを通った人、空を横切る電線、砂浜のゴミ箱、余計な看板――をなぞって「消す」を押すだけ。AI がなぞった部分を「たぶんこうだった」という背景で埋め、周りになじませます。何か所でも続けて消せて、手順ごとに元に戻す・やり直すができ、境界線をドラッグして元の写真と見比べられます。保存は元のサイズの JPEG か PNG。読み込みも編集も保存もこのタブの中で行われ、何もアップロードされません。

### しくみ

モデルは LaMa（Large Mask Inpainting）。Samsung Research の Suvorov らが Apache-2.0 ライセンスで公開しているもので、このページでは風景写真のデータセット Places365 で学習した big-lama の重みを ONNX に変換し、ONNX Runtime Web でグラフィックボード上で動かしています。LaMa は常に 512 × 512 の画像を扱うため、写真全体を縮めるのではなく、なぞった範囲の 2.5 倍の正方形を切り出して 512 に縮めます。周りの様子が十分に見えるようにするためです。マスクは先に数ピクセル広げます。物の輪郭ぎりぎりのマスクだと、モデルがうまく埋められないからです。結果は元の大きさに戻し、広げたマスクの内側だけに 3 ピクセルのぼかしを付けて貼り戻します。その外側のピクセルは、元の写真と 1 ピクセルも変わりません。

### 得意なこと、苦手なこと

AI は隠れていた部分を「推測」しているだけで、本当の姿を知っているわけではありません。空、壁、芝生、砂浜、水面、雪のような単純な背景なら、たいてい跡が分からないほどきれいに消えます。人混み、文字、タイルやフェンス、並んだ窓のような規則的な模様は、ぼやけたり同じ柄が繰り返されたりしがちです。画面の半分を占めるような大きな物は、きれいに消えないことがほとんどです。なぞるときは少し大きめに、影や映り込みも含めてください。含めないとそこだけ残ります。一度で消えきらなければ、元に戻して少し広くなぞり直すか、残った部分をもう一度消しましょう。

### 必要な環境

最初に消すときに、モデル（約 208 MB）と推論エンジン（ONNX Runtime Web、約 26 MB、jsDelivr CDN から）を一度だけダウンロードし、以後はこのブラウザのキャッシュから読み込みます。続いてモデルをグラフィックボード向けに準備します。GTX 1060 で約 1 分、さらに最初の 1 回の消去に 30 秒ほどかかります。準備したモデルはページを開いている間は保持されるので、2 回目以降は 1 回あたり約 3 秒です。動くのは WebGPU だけです。CPU では 1 回消すのに 1 分以上かかったため CPU モードはなく、WebGPU のないブラウザやハードウェアアクセラレーションがオフの環境では、その旨を説明します。読み込める写真は長辺 8192 ピクセル、4000 万画素までです。保存するファイルは編集後の画像から作り直すので、位置情報やカメラ情報などの EXIF は引き継がれません。

## Limits

Does not upload photos, does not know what was really behind an object (it guesses, so crowds, text and regular patterns can come out blurred or repeated, and objects covering about half the frame are rarely erased cleanly), does not select objects automatically, does not generate new content from a text prompt, does not work on video, and does not carry EXIF data into the saved file.

## FAQ

### 写真はアップロードされますか？

いいえ。写真はこのタブの中で読み込んで編集し、モデルは WebGPU でお使いのグラフィックボード上で動きます。ダウンロードするのは最初の 1 回のモデルと推論エンジンだけで、写真がブラウザの外に出ることも、写真について何かが記録されることもありません。

### 最初の 1 回だけ時間がかかるのはなぜですか？

初回だけ 3 つのことが起きるからです。208 MB のモデルのダウンロード、グラフィックボード向けの準備（GTX 1060 で約 1 分）、そして最初の消去そのもの（さらに 30 秒ほど）です。準備したモデルはページを開いている間そのまま使えるので、2 回目以降は約 3 秒。次に来たときはモデルをダウンロードし直さず、ブラウザのキャッシュから読み込みます。

### なぜグラフィックボードが必要なのですか？

LaMa は大きなニューラルネットワークで、モデルファイルだけで約 208 MB、1 回消すたびに何十億回もの計算をします。GTX 1060 と WebGPU なら約 3 秒ですが、CPU では同じ処理に 1 分以上かかりました。タブが固まってしまう CPU モードを用意する代わりに、何が足りないかを表示し、ブラウザとグラフィックボードを確認できる My Computer Specs へのリンクを出しています。

### 消した跡がぼやけたり、同じ模様が繰り返されたりするのはなぜですか？

隠れていた部分を、周りに見えているものから作り出しているからです。空や壁、芝生、砂浜は続きを描きやすい一方、人混みの顔や文字、規則的な模様は難しく、ぼやけたりコピーしたようになったりします。物より少し大きめになぞる、影も含める、大きな物は 2〜3 回に分けて消す、おかしな結果は元に戻す、を試してみてください。

### 写真の解像度はそのままですか？

はい。モデルに通すのはなぞった部分の周りの正方形だけで、変わるのはなぞった部分と数ピクセルのぼかしの縁だけです。それ以外は元の写真とピクセル単位で同じです。保存は元の幅と高さのまま、PNG か品質 92 の JPEG で。ファイルを作り直すので、位置情報などの EXIF は引き継がれません。

### スマートフォンやタブレットでも使えますか？

指でなぞることはでき、WebGPU のあるブラウザなら動くはずですが、スマートフォンではまだ試していません。メモリの少ない機種ではモデルの準備中に失敗することがあり、初回は約 230 MB をダウンロードします。WebGPU のないブラウザでは、何もダウンロードする前にその旨を表示します。

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