Über uns
Wer Backgrounds Remover entwickelt und wie wir es testen
Backgrounds Remover schneidet den Hintergrund eines Fotos in deinem Browser heraus, sodass das Bild nie einen Server erreicht.
Warum wir es gebaut haben
Um online einen Hintergrund zu entfernen, sendest du dein Foto normalerweise an einen Server, dort läuft das Modell, und der Freisteller kommt zurück. Bei einem Produktfoto mag das in Ordnung sein. Bei einem Porträt, einer Unterschrift oder einem Bild deiner Wohnung heißt es, die Aufnahme einem Unternehmen zu überlassen, über das du wenig weißt.
Browser können inzwischen ein echtes Segmentierungsmodell über WebAssembly und WebGPU ausführen, der Upload ist also nicht mehr nötig. Wir haben die ganze Arbeit auf dein Gerät verlegt: Der Browser dekodiert das Bild, das Modell findet das Motiv, und das Ergebnis wird in deinem Tab zusammengesetzt und gespeichert. Die Details stehen unter so funktioniert es.
Woran wir glauben
Dein Foto bleibt auf deinem Gerät
Das KI-Modell läuft in deinem Browser-Tab. Die Seite hat keinen Endpunkt für Uploads, dein Bild kann also gar nirgendwo hingehen.
Grenzen von Anfang an genannt
Feine Haare, Glas und unruhige Szenen können unsauber werden, und beim ersten Bild werden ein 176 MB großes Modell und die Engine geladen (11,3 MB beim CPU-Build). Wir sagen das auf der Seite, statt es zu verschweigen.
Kostenlos, ohne Konto
Einen Hintergrund entfernen, eine Farbe wählen und das Ergebnis herunterladen kostet nichts und braucht keine Anmeldung.
Unser eigener Engine-Build
Wir kompilieren die Inferenz-Engine aus dem Quellcode und exportieren das Modell selbst, wir wissen also genau, was auf deinem Gerät läuft.
Wer es entwickelt
Backgrounds Remover wird von Alder Street Imaging entwickelt und betrieben. Die Engine, der Modellexport und die Website entstehen gemeinsam in einer Codebasis.
Die Seite zeigt keine Werbung, setzt keine Cookies und lädt kein Analyse-Skript und keinen Analyseanbieter; die Analyseschicht in ihrem Code hat keinen Anbieter angeschlossen, sie sendet also nichts. Das Tool erhält dein Bild nie, wir könnten es also gar nicht behalten, selbst wenn wir wollten. Die Details stehen in der Datenschutzerklärung, und die Seite zu Datenschutz und Sicherheit zeigt, wie du sie selbst prüfst.
Wie wir es testen
Bei jedem Build der Engine wird sie Schritt für Schritt gegen den ursprünglichen Forschungscode geprüft, sodass eine Änderung, die den Freisteller über die unten genannten Toleranzen hinaus verschiebt, die Prüfung nicht besteht:
- Referenzergebnisse. Das Modell der Autorinnen und Autoren läuft in PyTorch auf 14 Testbildern: echte Fotos (ein Porträt, eine Katze, eine Tasse Kaffee, eine Rakete) und synthetische Grenzfälle wie Weiß auf Weiß, Schwarz auf Schwarz, geringer Kontrast, ein Bild mit 1 x 1 Pixel und ein kleines Motiv in einem großen Bildausschnitt.
- Jede Stufe verglichen. Unser ONNX-Export und die WebAssembly-Engine, mit und ohne Threads, werden mit diesen Referenzergebnissen verglichen, unsere Skalierung und Maskierung in C++ mit denselben Schritten der Forschungs-Pipeline. Die Masken müssen auf mindestens 99,9 % ihrer Fläche übereinstimmen, und Pixelwerte dürfen sich um höchstens wenige Stufen von 255 unterscheiden.
- WebGPU gegen CPU, von Hand. Ein Browsertest, den wir von Hand starten, nicht bei jeder Änderung, schickt dasselbe Foto auf einem Software-Grafikadapter durch den WebGPU-Build und den CPU-Build; die beiden Masken müssen auf mindestens 99 % ihrer Fläche übereinstimmen, bei einem durchschnittlichen Unterschied von weniger als einer Stufe von 255. Er hat am 17. September und am 23. September 2026 bestanden. Echte Grafikkarten haben wir noch nicht gemessen, weder für den Freisteller noch für die Geschwindigkeit.
- Die Seite selbst. Ein automatisierter Browsertest lädt die Seite, entfernt einen Hintergrund und prüft, dass das Ergebnis dort transparent ist, wo es transparent sein soll, dass keine Anfrage die Seite verlässt und dass das Bild nie hochgeladen wird (während das Tool arbeitet, ist jede Anfrage ein GET oder HEAD ohne Inhalt). Er deckt außerdem den weißen Hintergrund und eine selbst gewählte Hintergrundfarbe ab, den JPG-Export, die quadratischen Größenvorgaben, das Beispielfoto und einen erneuten Besuch, der das Modell vom Gerät lädt.
Am 17. September 2026 haben wir außerdem drei Testbilder durch die Engine der Website laufen lassen und uns die Kanten selbst angesehen: ein flaches Logo, eine Unterschrift auf strukturiertem Papier und ein Studioporträt. Was wir gesehen haben, steht in so funktioniert es, einschließlich der Stellen, an denen das Tool an seine Grenzen kam.
Kontakt
Fragen, Fehlerberichte oder ein Bild, mit dem das Tool schlecht zurechtkommt: Schreib an support@backgrounds-remover.online. Beschreibe bitte das Problem, statt ein privates Foto anzuhängen; wir brauchen dein Bild nie, um dir zu helfen.
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Probier es mit deinem eigenen Foto
Läuft in deinem Browser. Dein Bild verlässt nie dein Gerät.