О LibraTool
Наша миссия проста: сделать отличные инструменты бесплатными для всех.
Как это работает
Каждый инструмент на LibraTool работает полностью в вашем браузере. Когда вы перетаскиваете файл, он обрабатывается JavaScript на вашем устройстве — ничего никогда не загружается на сервер.
Политика конфиденциальности
Ваши файлы обрабатываются в браузере и не загружаются. Некоторые инструменты сначала скачивают движок или модель ИИ; распознавание речи в реальном времени использует собственный речевой сервис браузера.
- Файлы и текст, которые вы используете в инструменте, обрабатываются на вашем устройстве и не отправляются в LibraTool.
- Некоторые инструменты при первом использовании скачивают в браузер движок или открытую модель ИИ. От вас ничего не отправляется обратно.
- Исключение — распознавание речи в реальном времени: браузер отправляет звук своему разработчику (Google в Chrome, Microsoft в Edge, Apple в Safari).
- Мы используем аналитику PostHog, чтобы считать посещения и использование инструментов. Она хранит случайный идентификатор в localStorage вашего браузера и настроена на отбрасывание IP-адресов; она никогда не получает ваши файлы и то, что вы вводите в инструментах. Cloudflare измеряет скорость страниц без cookie.
- Наш хостинг Vercel видит ваш IP-адрес при загрузке страницы, как и любой веб-хост, и хранит его в недолговечных серверных журналах.
- Аккаунт не нужен. Ваши настройки и избранное остаются в вашем браузере.
Почему бесплатно?
ИИ сделал создание этих инструментов почти бесплатным. Мы передаём эту экономию вам.
Никаких входов. Ваши файлы не покидают устройство, поэтому размер открываемого файла зависит от памяти вашего устройства.
Инструменты работают в вашем браузере, поэтому файлы не загружаются, а серверов, которые обрабатывали бы их и за которые нам пришлось бы платить, нет.
422
бесплатных инструментов, без входа
81
языков поддерживается
Открытые модели, которые работают на вашем устройстве
Некоторые инструменты используют открытые модели машинного обучения. Они выполняются в вашем браузере, а не на сервере, но файл модели нужно один раз скачать — поэтому здесь указано, что это за модель, кто её создал и сколько она весит. Ничего не загружается, пока вы сами не попросите.
- 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
Веса раздаются с нашего собственного домена, а не со стороннего CDN, и каждая модель закреплена за конкретной опубликованной версией. Движки тоже с открытым исходным кодом: ONNX Runtime и ffmpeg (оба скомпилированы в WebAssembly), pdf.js и RNNoise.
Программное обеспечение с открытым исходным кодом
LibraTool построен на программном обеспечении с открытым исходным кодом, работающем в вашем браузере, включая ffmpeg, eSpeak NG и ONNX Runtime. У каждого своя лицензия. Уведомления перечисляют каждый компонент, его лицензию и место получения исходного кода, включая наше предложение предоставить исходный код компонентов GPL и LGPL.
Лицензии сторонних компонентовTHIRD_PARTY_NOTICES.txtКонтакты и обратная связь
Есть отзыв, нашли ошибку или хотите предложить новый инструмент? Мы читаем каждое сообщение и по вашим предложениям решаем, что создавать дальше.
💡Предложить инструмент