O LibraTool
Naša misia je jednoduchá: sprístupniť skvelé nástroje zadarmo pre každého.
Ako to funguje
Každý nástroj na LibraTool beží úplne vo vašom prehliadači. Keď presuniete súbor, spracuje ho JavaScript bežiaci na vašom vlastnom zariadení — nič sa nikdy nenahráva na server.
Zásady ochrany súkromia
Vaše súbory sa spracúvajú vo vašom prehliadači a nenahrávajú sa. Niektoré nástroje najprv stiahnu engine alebo model AI; živý prepis reči na text používa vlastnú rečovú službu vášho prehliadača.
- Súbory a text, ktoré v nástroji použijete, sa spracúvajú vo vašom zariadení a neodosielajú sa do LibraTool.
- Niektoré nástroje pri prvom použití stiahnu do prehliadača engine alebo otvorený model AI. Nič z vašich údajov sa neodosiela späť.
- Výnimkou je živý prepis reči na text: váš prehliadač odosiela zvuk svojmu výrobcovi (Google v Chrome, Microsoft v Edge, Apple v Safari).
- Používame analytiku PostHog na počítanie návštev a používania nástrojov. Ukladá náhodné ID do localStorage vášho prehliadača a je nastavená tak, aby zahadzovala IP adresy; nikdy nedostane vaše súbory ani to, čo píšete do nástrojov. Cloudflare meria rýchlosť stránky bez cookies.
- Náš hosting Vercel vidí pri načítaní stránky vašu IP adresu, ako každý webhosting, a uchováva ju v krátkodobých serverových záznamoch.
- Nie je potrebný žiadny účet. Vaše nastavenia a obľúbené položky zostávajú vo vašom prehliadači.
Prečo je to zadarmo?
Umelá inteligencia urobila tvorbu týchto nástrojov takmer bezplatnou. Tieto úspory prenášame priamo na vás.
Žiadne prihlasovanie. Vaše súbory nikdy neopustia vaše zariadenie, takže veľkosť súboru, ktorý môžete otvoriť, závisí od pamäte vášho zariadenia.
Nástroje bežia vo vašom prehliadači, takže sa vaše súbory nenahrávajú a nemáme žiadne servery, ktoré by ich spracúvali a ktoré by sme museli platiť.
422
bezplatných nástrojov, bez prihlásenia
81
podporovaných jazykov
Otvorené modely, ktoré bežia na vašom zariadení
Niektoré nástroje používajú otvorené modely strojového učenia. Bežia vo vašom prehliadači, nie na serveri, ale súbor modelu je potrebné raz stiahnuť — preto je tu presne uvedené, čo každý model je, kto ho vytvoril a aký je veľký. Nič sa nesťahuje, kým o to nepožiadate.
- 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
Váhy poskytujeme z vlastnej domény, nie z cudzej CDN, a každá je pripnutá ku konkrétnej zverejnenej verzii. Aj jadrá sú open source: ONNX Runtime a ffmpeg (oboje skompilované do WebAssembly), pdf.js a RNNoise.
Softvér s otvoreným zdrojovým kódom
LibraTool je postavený na softvéri s otvoreným zdrojovým kódom, ktorý beží vo vašom prehliadači, vrátane ffmpeg, eSpeak NG a ONNX Runtime. Každý má vlastnú licenciu. Oznámenia uvádzajú každú súčasť, jej licenciu a kde získať jej zdrojový kód, vrátane našej ponuky poskytnúť zdrojový kód komponentov GPL a LGPL.
Licencie tretích stránTHIRD_PARTY_NOTICES.txtKontakt a spätná väzba
Máte spätnú väzbu, našli chybu alebo chcete navrhnúť nový nástroj? Čítame každú správu a používame vaše návrhy na rozhodnutie, čo postaviť ďalej.
💡Navrhnúť nástroj