O LibraTool
Naše poslanstvo je preprosto: narediti odlična orodja brezplačna za vse.
Kako deluje
Vsako orodje v LibraTool se v celoti izvaja v vašem brskalniku. Ko spustite datoteko, jo obdela JavaScript, ki se izvaja v vaši napravi — nič se nikoli ne naloži na strežnik.
Politika zasebnosti
Vaše datoteke se obdelajo v vašem brskalniku in se ne nalagajo. Nekatera orodja najprej prenesejo modul ali model UI; govor v besedilo v živo uporablja govorno storitev vašega brskalnika.
- Datoteke in besedilo, ki jih uporabite v orodju, se obdelajo v vaši napravi in se ne pošiljajo v LibraTool.
- Nekatera orodja ob prvi uporabi v brskalnik prenesejo modul ali odprt model UI. Nič vašega se ne pošlje nazaj.
- Izjema je govor v besedilo v živo: vaš brskalnik pošlje zvok svojemu proizvajalcu (Google v Chromu, Microsoft v Edgeu, Apple v Safariju).
- Za štetje obiskov in uporabe orodij uporabljamo analitiko PostHog. V localStorage vašega brskalnika hrani naključni ID in je nastavljena tako, da zavrže naslove IP; nikoli ne prejme vaših datotek ali tega, kar vnesete v orodja. Cloudflare meri hitrost strani brez piškotkov.
- Naš gostitelj Vercel ob nalaganju strani vidi vaš naslov IP, kot vsak spletni gostitelj, in ga hrani v kratkotrajnih strežniških dnevnikih.
- Račun ni potreben. Vaše nastavitve in priljubljene ostanejo v vašem brskalniku.
Zakaj je brezplačen?
Umetna inteligenca je izdelavo teh orodij naredila skoraj brezplačno. Te prihranke posredujemo neposredno vam.
Brez prijave. Vaše datoteke nikoli ne zapustijo vaše naprave, zato je velikost datoteke, ki jo lahko odprete, odvisna od pomnilnika vaše naprave.
Orodja delujejo v vašem brskalniku, zato se vaše datoteke ne nalagajo in nimamo strežnikov, ki bi jih obdelovali in ki bi jih morali plačevati.
422
brezplačnih orodij, brez prijave
81
podprtih jezikov
Odprti modeli, ki jih poganjamo na vaši napravi
Nekatera orodja uporabljajo odprte modele strojnega učenja. Tečejo v vašem brskalniku, ne na strežniku, vendar je datoteko modela treba enkrat prenesti — zato je tu natančno navedeno, kaj je posamezen model, kdo ga je izdelal in kako velik je. Nič se ne prenese, dokler tega ne zahtevate.
- 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
Uteži strežemo z lastne domene in ne s CDN tretje osebe, vsaka pa je pripeta na natančno objavljeno različico. Tudi pogoni so odprtokodni: ONNX Runtime in ffmpeg (oba prevedena v WebAssembly), pdf.js ter RNNoise.
Programska oprema z odprto kodo
LibraTool je zgrajen na programski opremi z odprto kodo, ki teče v vašem brskalniku, vključno z ffmpeg, eSpeak NG in ONNX Runtime. Vsaka ohranja svojo lastno licenco. Obvestila navajajo vsako komponento, njeno licenco in kje dobiti njeno izvorno kodo, vključno z našo ponudbo za zagotovitev izvorne kode komponent GPL in LGPL.
Licence tretjih osebTHIRD_PARTY_NOTICES.txtKontakt in povratne informacije
Imate povratne informacije, ste našli napako ali želite predlagati novo orodje? Preberemo vsako sporočilo in uporabimo vaše predloge, da se odločimo, kaj zgraditi naprej.
💡Predlagajte orodje