LibraTool 소개

사용 방법

LibraTool의 모든 도구는 브라우저에서 완전히 실행됩니다. 파일을 드롭하면 기기에서 실행되는 JavaScript로 처리됩니다 — 서버에 업로드되지 않습니다.

왜 무료인가요?

AI 덕분에 이 도구들을 개발하는 비용이 거의 없어졌습니다. 그 절약분을 여러분께 그대로 돌려드립니다.

로그인이 필요 없습니다. 파일은 기기에서 절대 떠나지 않으므로, 열 수 있는 파일 크기는 기기 메모리에 따라 달라집니다.

도구가 브라우저에서 실행되므로 파일이 업로드되지 않으며, 저희가 비용을 부담해야 하는 처리 서버도 없습니다.

기기에서 직접 실행하는 공개 모델

일부 도구는 공개된 머신러닝 모델을 사용합니다. 서버가 아니라 브라우저에서 실행되지만 모델 파일은 한 번 내려받아야 하므로, 각 모델이 무엇이고 누가 만들었으며 용량이 얼마인지 여기에 정확히 밝혀 둡니다. 요청하기 전에는 아무것도 내려받지 않습니다.

• 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

가중치는 외부 CDN이 아니라 저희 도메인에서 제공하며, 각각 정확히 게시된 버전에 고정되어 있습니다. 엔진도 오픈 소스입니다. ONNX Runtime과 ffmpeg(둘 다 WebAssembly로 컴파일), pdf.js, RNNoise를 사용합니다.