# Remove Object from Photo

> 照片裡的路人、電線、垃圾桶，用筆刷塗一塗就能擦掉，AI 在你的顯示卡上把背景補回來，像魔術橡皮擦一樣。原尺寸存成 JPEG 或 PNG，免費，照片不會上傳。

- URL: https://bytescope.dev/zh-Hant/remove-object/
- Locale: zh-Hant · Also: [en](https://bytescope.dev/en/remove-object.md) · [ja](https://bytescope.dev/ja/remove-object.md)
- Runs: 檔案不會離開你的瀏覽器 — 全部在本機處理。
- 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

這是一個在瀏覽器裡跑的魔術橡皮擦。打開一張照片，把不想要的東西塗起來：朋友背後走過的路人、橫過天空的電線、沙灘上的垃圾桶、礙眼的招牌，然後按「擦掉」。AI 會把塗到的地方補成它猜後面原本的樣子，再跟周圍接起來。可以一處接一處連續擦，每一步都能復原、重做，拖曳分隔線就能對照原圖和結果，最後用原本的尺寸存成 JPEG 或 PNG。照片的讀取、編輯、存檔都在這個分頁裡完成，什麼都不會上傳。

### 怎麼做到的

模型是 LaMa（Large Mask Inpainting），由 Samsung Research 的 Suvorov 等人發表，採 Apache-2.0 授權；這個頁面用的是在 Places365 場景照片資料集上訓練的 big-lama 權重，轉成 ONNX 之後用 ONNX Runtime Web 在你的顯示卡上執行。LaMa 一次只吃 512 × 512 的圖，所以頁面不會把整張照片縮小，而是以你塗的範圍為中心，裁一塊 2.5 倍大的正方形縮到 512，讓模型看得到夠多的周圍環境。遮罩會先往外擴幾個像素，因為遮罩剛好貼著物體邊緣時，模型補得不好。結果放大回原尺寸後，只貼回擴大後的遮罩裡，邊緣再做 3 像素的羽化。羽化範圍以外的每個像素，都跟原本的照片一模一樣。

### 擅長什麼、不擅長什麼

AI 是在猜被擋住的地方原本長什麼樣子，它不可能真的知道。天空、牆壁、草地、沙灘、水面、雪地這類簡單的背景，通常擦完看不出痕跡；人群、文字、磁磚、欄杆、一排窗戶這種規則的圖案，常常會糊掉或重複。很大的物件（占畫面一半左右）通常擦不乾淨。塗的時候大方一點，把影子和倒影也塗進去，不然它們會留下來。一次沒擦乾淨的話，就復原後塗寬一點再擦，或是把剩下的地方再擦一次。

### 電腦需要什麼

第一次擦的時候，會下載一次模型（約 208 MB）和推論引擎（ONNX Runtime Web，約 26 MB，來自 jsDelivr CDN），之後都從這個瀏覽器的快取載入。接著要替你的顯示卡準備模型，在 GTX 1060 上大約一分鐘，第一次擦還要再多約半分鐘；準備好的模型在頁面開著的期間都會留著，之後每擦一次大約三秒。它只能透過 WebGPU 執行：用處理器擦一次要超過一分鐘，所以沒有 CPU 模式；瀏覽器沒有 WebGPU，或關掉了硬體加速時，頁面會直接說明原因。照片長邊最多 8192 像素、總共最多 4000 萬像素。存下來的檔案是從編輯後的畫面重新編碼，所以位置、相機型號這些 EXIF 都不會帶出去。

## 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

### 我的照片會上傳嗎？

不會。照片在這個分頁裡讀取和編輯，模型透過 WebGPU 在你自己的顯示卡上執行。唯一的下載是第一次的模型和推論引擎；照片不會離開瀏覽器，也不會留下任何關於它的紀錄。

### 為什麼第一次擦要等那麼久？

第一次會發生三件事：下載 208 MB 的模型、替顯示卡準備模型（GTX 1060 上大約一分鐘），再加上第一次擦本身大約半分鐘。準備好的模型在頁面開著的時候都會留著，之後每次大約三秒；下次再來，模型直接從瀏覽器快取載入，不用重新下載。

### 為什麼一定要顯示卡？

LaMa 是很大的神經網路，光模型檔就約 208 MB，每擦一次都要算幾十億次。在 GTX 1060 上透過 WebGPU 擦一次大約三秒；用處理器跑，同樣一次要超過一分鐘。與其做一個會讓分頁卡住的 CPU 模式，頁面會直接告訴你少了什麼，並連到 My Computer Specs 讓你檢查瀏覽器和顯示卡。

### 為什麼擦過的地方會糊糊的，或出現重複的圖案？

因為模型要從看得到的周圍，去生出被擋住的部分。天空、牆壁、草地、沙灘很好接；人群裡的臉、文字和規則的圖案就難了，常常會變糊或像複製貼上。可以塗得比物件寬一點、把影子也塗進去、大的東西分兩三次擦，結果怪怪的就按復原再試一次。

### 照片會維持原本的解析度嗎？

會。送進模型的只有你塗的地方周圍那塊正方形，真正改到的只有塗到的範圍和幾個像素的羽化邊緣，其他地方跟原圖每個像素都一樣。存檔時維持原本的寬高，可以選 PNG，或品質 92 的 JPEG。因為是重新編碼，位置之類的 EXIF 不會帶出去。

### 手機或平板可以用嗎？

可以用手指塗，瀏覽器有 WebGPU 的話應該就能跑，但還沒有在手機上實測過。記憶體比較少的手機可能會在準備模型時失敗，而且第一次要下載約 230 MB。瀏覽器沒有 WebGPU 的話，頁面會在下載任何東西之前先跟你說。

## Related tools

- [Remove Background](https://bytescope.dev/zh-Hant/remove-background.md) — 把主角去背，背景換成透明或其他顏色。
- [Restore Old Photos](https://bytescope.dev/zh-Hant/photo-restore.md) — 把老照片放大、上色。
- [Blur Faces](https://bytescope.dev/zh-Hant/blur-faces.md) — 分享照片之前，先把臉模糊掉。