LibraTool વિશે
અમારો ધ્યેય સરળ છે: બધા માટે ઉત્તમ સાધનો મફત બનાવવા.
આ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે
LibraTool પરનું દરેક સાધન સંપૂર્ણ રીતે તમારા બ્રાઉઝરમાં ચાલે છે. જ્યારે તમે ફાઇલ મૂકો છો, ત્યારે તે તમારા પોતાના ઉપકરણ પર ચાલતા JavaScript દ્વારા પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે — ક્યારેય સર્વર પર અપલોડ નહીં.
ગોપનીયતા નીતિ
તમારી ફાઇલો તમારા બ્રાઉઝરમાં પ્રોસેસ થાય છે અને અપલોડ થતી નથી. કેટલાક ટૂલ્સ પહેલા એન્જિન કે AI મૉડલ ડાઉનલોડ કરે છે; લાઇવ સ્પીચ-ટુ-ટેક્સ્ટ તમારા બ્રાઉઝરની પોતાની સ્પીચ સેવા વાપરે છે.
- ટૂલમાં તમે વાપરો છો તે ફાઇલો અને ટેક્સ્ટ તમારા ઉપકરણ પર પ્રોસેસ થાય છે અને LibraTool ને મોકલાતા નથી.
- કેટલાક ટૂલ્સ પહેલી વાર વાપરતી વખતે તમારા બ્રાઉઝરમાં એન્જિન કે ઓપન AI મૉડલ ડાઉનલોડ કરે છે. તમારું કંઈ પાછું મોકલાતું નથી.
- લાઇવ સ્પીચ-ટુ-ટેક્સ્ટ અપવાદ છે: તમારું બ્રાઉઝર ઑડિયો તેના નિર્માતાને મોકલે છે (Chrome માં Google, Edge માં Microsoft, Safari માં Apple).
- મુલાકાતો અને ટૂલના ઉપયોગની ગણતરી માટે અમે PostHog ઍનાલિટિક્સ વાપરીએ છીએ. તે તમારા બ્રાઉઝરના localStorage માં એક રેન્ડમ ID રાખે છે અને IP સરનામાં કાઢી નાખવા માટે સેટ છે; તે તમારી ફાઇલો કે ટૂલ્સમાં તમે લખેલું કંઈ ક્યારેય મેળવતું નથી. Cloudflare કૂકીઝ વિના પેજની ઝડપ માપે છે.
- અમારું હોસ્ટ, Vercel, દરેક વેબ હોસ્ટની જેમ, પેજ લોડ થાય ત્યારે તમારું IP સરનામું જુએ છે અને તેને ટૂંકા ગાળાના સર્વર લૉગમાં રાખે છે.
- કોઈ ખાતાની જરૂર નથી. તમારા સેટિંગ્સ અને મનપસંદ તમારા પોતાના બ્રાઉઝરમાં જ રહે છે.
આ મફત શા માટે છે?
AIએ આ સાધનો બનાવવાનો ખર્ચ લગભગ મફત કરી દીધો છે. તે બચત અમે સીધી તમને આપીએ છીએ.
લૉગિન નથી. તમારી ફાઇલો ક્યારેય તમારા ડિવાઇસ છોડતી નથી, તેથી તમે કેટલી મોટી ફાઇલ ખોલી શકો છો તે તમારા ડિવાઇસની મેમરી પર આધાર રાખે છે.
ટૂલ્સ તમારા બ્રાઉઝરમાં ચાલે છે, તેથી તમારી ફાઇલો અપલોડ થતી નથી અને તેમને પ્રોસેસ કરતા કોઈ સર્વર નથી જેનો ખર્ચ અમારે ભોગવવો પડે.
422
મફત ટૂલ્સ, લૉગિનની જરૂર નથી
81
ભાષાઓ સપોર્ટેડ
ઓપન મોડેલ જે અમે તમારા ડિવાઇસ પર ચલાવીએ છીએ
કેટલાક ટૂલ્સ ઓપન મશીન-લર્નિંગ મોડેલ વાપરે છે. તેઓ તમારા બ્રાઉઝરમાં ચાલે છે, સર્વર પર નહીં — પણ મોડેલ ફાઇલ પોતે એક વખત ડાઉનલોડ કરવી પડે છે, તેથી અહીં દરેક ફાઇલ બરાબર શું છે, તેને કોણે બનાવ્યું અને તેનું કદ કેટલું છે. તમે માંગો ત્યાં સુધી કંઈ ડાઉનલોડ થતું નથી.
- onnx-community/whisper-baseApache-2.0 · 77 MB
- onnx-community/whisper-tinyApache-2.0 · 43 MB
- onnx-community/silero-vadMIT · 2 MB
- opencv/face_detection_yunetMIT · 0 MB
- CoderViking/realesr-general-x4v3-onnxBSD-3-Clause · 5 MB
- nathanfhh/PaddleOCR-ONNXApache-2.0 · 11 MB
- nathanfhh/PaddleOCR-ONNXApache-2.0 · 16 MB
- PaddlePaddle/latin_PP-OCRv5_mobile_rec_onnxApache-2.0 · 8 MB
- PaddlePaddle/cyrillic_PP-OCRv5_mobile_rec_onnxApache-2.0 · 8 MB
- PaddlePaddle/korean_PP-OCRv5_mobile_rec_onnxApache-2.0 · 13 MB
- PaddlePaddle/arabic_PP-OCRv5_mobile_rec_onnxApache-2.0 · 8 MB
- PaddlePaddle/devanagari_PP-OCRv5_mobile_rec_onnxApache-2.0 · 8 MB
- PaddlePaddle/th_PP-OCRv5_mobile_rec_onnxApache-2.0 · 8 MB
- PaddlePaddle/el_PP-OCRv5_mobile_rec_onnxApache-2.0 · 7 MB
- PaddlePaddle/ta_PP-OCRv5_mobile_rec_onnxApache-2.0 · 8 MB
- PaddlePaddle/te_PP-OCRv5_mobile_rec_onnxApache-2.0 · 8 MB
- onnx-community/Kokoro-82M-v1.0-ONNXApache-2.0 · 83 MBJapanese voice "jf_gongitsune" trained on a TNC (テレビ西日本) reading of 「ごんぎつね」 from the koniwa corpus, CC BY 3.0
- rhasspy/piper-voicesCC0-1.0 · 73 MBPiper voice "ukrainian_tts" (lada, mykyta, tetiana) — OHF-Voice voice-datasets, CC0
- rhasspy/piper-voicesCC-BY-4.0 · 61 MBPiper voice "Serena" — trained on "serena-synthetic-it-27h" by committa, CC BY 4.0
- rhasspy/piper-voicesCC-BY-4.0 · 73 MBPiper voice "mls" (German) — trained on Multilingual LibriSpeech (Pratap et al., OpenSLR 94), CC BY 4.0
- rhasspy/piper-voicesCC-BY-4.0 · 73 MBPiper voice "mls" (French) — trained on Multilingual LibriSpeech (Pratap et al., OpenSLR 94), CC BY 4.0
- rhasspy/piper-voicesLicenseRef-public-domain · 27 MBPiper voice "carlfm" — trained on carlfm01/my-speech-datasets (public domain)
- diffusionstudio/piper-wasmGPL-3.0 · 18 MBeSpeak NG (GPL-3.0) + piper-phonemize (MIT), WebAssembly build by diffusionstudio
- danielgatis/rembgApache-2.0 · 44 MBIS-Net "isnet-general-use" by Xuebin Qin et al. (DIS), Apache-2.0; ONNX export by rembg (MIT); int8-quantised by LibraTool
- spotify/basic-pitchApache-2.0 · 0 MBBasic Pitch by Spotify (Bittner et al., ICASSP 2022), Apache-2.0
- Rikorose/DeepFilterNetMIT OR Apache-2.0 · 8 MBDeepFilterNet3 by Hendrik Schröter et al., MIT OR Apache-2.0
- csukuangfj/sherpa-onnx-spleeter-2stemsMIT · 19 MBSpleeter 2-stems by Deezer (Hennequin et al., 2020), MIT; ONNX export by k2-fsa/sherpa-onnx; merged and int8-compacted by LibraTool
- Best-Practice/spleeter-4stems-onnxMIT · 38 MBSpleeter 4-stems by Deezer (Hennequin et al., 2020), MIT; ONNX conversion by Best-Practice (Apache-2.0); merged and int8-compacted by LibraTool
- mediapipe-models/selfie_segmenterApache-2.0 · 0 MBMediaPipe Selfie Segmenter by Google (Tingbo Hou, Siargey Pisarchyk, Karthik Raveendran), Apache-2.0
- mediapipe-models/selfie_multiclass_256x256Apache-2.0 · 16 MBMediaPipe Selfie Multiclass Segmenter by Google (Adel Ahmadyan), Apache-2.0
- musescore/MuseScoreMIT · 23 MBFluidR3Mono GM soundfont: Fluid (R3) © 2000-2002, 2008 Frank Wen; mono conversion © 2014-17 Michael Cowgill; MIT
વેઇટ્સ થર્ડ-પાર્ટી CDN ને બદલે અમારા પોતાના ડોમેનથી સર્વ કરવામાં આવે છે, અને દરેક ચોક્કસ પ્રકાશિત વર્ઝન સાથે પિન કરેલ છે. એન્જિન પણ ઓપન સોર્સ છે: ONNX Runtime અને ffmpeg (બંને WebAssembly માં કમ્પાઇલ કરેલા), pdf.js, અને RNNoise.
ઓપન-સોર્સ સોફ્ટવેર
LibraTool તમારા બ્રાઉઝરમાં ચાલતા ઓપન-સોર્સ સોફ્ટવેર પર બનેલું છે, જેમાં ffmpeg, eSpeak NG અને ONNX Runtime સામેલ છે. દરેક પોતાનું લાયસન્સ રાખે છે. નોટિસો દરેક ઘટક, તેનું લાયસન્સ અને તેનો સોર્સ કોડ ક્યાંથી મેળવવો તેની યાદી આપે છે, જેમાં GPL અને LGPL ઘટકોનો સોર્સ પૂરો પાડવાની અમારી ઓફર પણ સામેલ છે.
તૃતીય-પક્ષ લાયસન્સTHIRD_PARTY_NOTICES.txtસંપર્ક અને પ્રતિભાવ
પ્રતિભાવ છે, બગ મળ્યો, અથવા નવું સાધન સૂચવવા ઇચ્છો છો? અમે દરેક સંદેશ વાંચીએ છીએ અને આગળ શું બનાવવું તે નક્કી કરવા તમારા સૂચનો વાપરીએ છીએ.
💡સાધન સૂચવો