obrobka

Обработка изображений, которая полностью работает в вашем браузере — конвертация, изменение размера, удаление фона. Файлы никогда не покидают устройство.

obrobka.dobrovolskyi.com.ua

Сначала украинский, затем английский. Лицензия MIT.

Что делает

Всё работает как WebAssembly в Web Worker. Нет сервера, нет загрузки и нет аккаунта.

Related MCP server: Agent Helper

Почему это может вас заинтересовать

Одно и то же ядро обеспечивает работу браузерного приложения и MCP-сервера. packages/core не использует ни DOM, ни Node API — это чистые функции над RGBA-буферами, а весь ввод-вывод скрыт за портами. Один runJob() обслуживает и вкладку браузера, и ИИ-агента.

npx obrobka-mcp

Предоставляет агенту восемь инструментов — convert_image, resize_image, remove_background, smart_crop, upscale_image, read_metadata, strip_metadata и process_batch — работающих с путями к файлам, а не с base64-блобами.

Выбор моделей основан на измерениях, а не на карточках моделей. Каждый кандидат был скачан и профилирован перед выбором — цифры см. в плане M2. Два результата изменили дизайн:

• MODNet и ormbg обучены только на людях. На нечеловеческом объекте они возвращают пустую маску, что исключает их как универсальный вариант по умолчанию.

• BiRefNet_lite был убит OOM killer'ом на 1024×1024 при 4.2 GB свободной памяти. У вкладки браузера потолок ещё ниже, поэтому он был исключён.

U²-Netp оказался универсальным при 4.4 MB, что делает уровень по умолчанию в десять раз легче, чем планировалось изначально.

Ваши фотографии с телефона выходили повёрнутыми набок, и ничто об этом не сообщало. JPEG и HEIC хранят ориентацию как тег, а не в пикселях. @jsquash/jpeg игнорирует его; браузерный <img> применяет его. Поэтому предпросмотр «до» выглядел вертикальным, а результат выходил набок — это было измерено на специально созданном JPEG 8×4 с тегом Orientation: 6, который декодировался в 8×4 как с тегом, так и без него. Теперь конвейер читает тег и сначала поворачивает изображение, до любой операции, которая рассуждает о координатах.

У пакетного параллелизма есть два разных правильных ответа. Без модели четыре воркера сокращают обработку 20 файлов с 3639 мс до 1186 мс — 3.1× для 223 MB. С моделью тот же пул — ловушка: ONNX Runtime уже распараллеливает внутри сессии, поэтому четыре сессии U²-Netp дают 1.8× для 1.2 GB, а две сессии isnet достигают 2.2 GB, что больше, чем может удержать вкладка. Поэтому пул — needsModel ? 1 : min(cores − 1, 4).

Сжатие ZIP зависит от формата, и не так, как можно было бы предположить. Дефлирование WebP экономит 0.1 % при десятикратном расходе CPU — как и ожидалось. Дефлирование наших PNG экономит 15.2 %, потому что энкодер сжимает быстро и оставляет избыточность. Для PNG — уровень 4, для всего остального — store.

Архитектура

packages/core             pure ops over RGBA buffers — no DOM, no Node
  ops/                    resample · crop · fit · mask · outline · smartCrop
  ports/                  Codec · Segmenter · Upscaler · Metadata
packages/codecs           jSquash, split into browser and Node adapters
packages/models           model registry and three preprocessing recipes
packages/onnx-node        onnxruntime-node + on-disk cache
packages/onnx-web         onnxruntime-web + Cache Storage, WebGPU → WASM
packages/metadata         EXIF reading (exifr) and byte-level stripping
packages/heic             libheif, isolated — LGPL, loaded on demand
packages/contract-tests   one suite, run against both adapters
apps/web                  Astro + Svelte island, PWA
apps/mcp                  stdio MCP server

Контрактные тесты — это суть границы порта: один и тот же набор тестов запускается против onnxruntime-node и onnxruntime-web, поэтому расхождение между ними обнаруживается сразу, а не в продакшене.

Модели

Все модели распространяются под разрешительными лицензиями — проект принимает пожертвования, что делает некоммерческие лицензии моделей неподходящими.

Модели раздаются из R2 и кэшируются в браузере после первого использования.

Разработка

Требуются Node ≥ 22.12 и pnpm 11.

pnpm install
pnpm typecheck
pnpm test
pnpm --filter @obrobka/web dev

Некоторым тестам нужен настоящий HEIC, который нельзя сгенерировать локально — libheif только читает. Файл один раз загружается из набора соответствия HEIF и кэшируется в ~/.cache/obrobka/fixtures, рядом с моделями. Всё остальное, включая JPEG с EXIF-ориентацией и GPS, собирается байт за байтом во время теста: фотография в репозитории была бы чьей-то фотографией с чьими-то координатами.

Сквозные тесты запускаются против статического сервера, который применяет продакшн-заголовки _headers, потому что иначе crossOriginIsolated невозможно проверить:

pnpm --filter @obrobka/web build
pnpm exec playwright test

Примечание о тестах

Сегментация тестируется на процедурно сгенерированной затенённой сфере, а не на фотографии. Это доказывает, что конвейер работает — предобработка, инференс, маска, композитинг — но ничего не говорит о качестве на волосах, стекле или шерсти. Судите об этом, пользуясь сайтом.

Более ранний тестовый образец — плоский круг с жёстким краем — оказался вне распределения для этих моделей: одна и та же форма получала оценку 0.97 или 0.03 в зависимости только от того, была ли она увеличена. Полезно знать, если вы пишете тесты против моделей сегментации.

Лицензия

MIT. Веса моделей имеют собственные лицензии, перечисленные выше.