LibraTool کے بارے میں
ہمارا مشن سادہ ہے: زبردست آلات سب کے لیے مفت بنانا۔
یہ کیسے کام کرتا ہے
LibraTool کا ہر آلہ مکمل طور پر آپ کے براؤزر میں چلتا ہے۔ جب آپ فائل ڈراپ کرتے ہیں، تو اسے آپ کے اپنے ڈیوائس پر چلنے والے JavaScript کے ذریعے پروسیس کیا جاتا ہے — کچھ بھی کبھی سرور پر اپ لوڈ نہیں ہوتا۔
رازداری کی پالیسی
آپ کی فائلیں آپ کے براؤزر میں پروسیس ہوتی ہیں اور اپ لوڈ نہیں ہوتیں۔ کچھ ٹولز پہلے انجن یا AI ماڈل ڈاؤن لوڈ کرتے ہیں؛ لائیو اسپیچ ٹو ٹیکسٹ آپ کے براؤزر کی اپنی اسپیچ سروس استعمال کرتا ہے۔
- ٹول میں آپ جو فائلیں اور متن استعمال کرتے ہیں وہ آپ کے آلے پر پروسیس ہوتے ہیں اور LibraTool کو نہیں بھیجے جاتے۔
- کچھ ٹولز پہلی بار استعمال پر آپ کے براؤزر میں انجن یا اوپن AI ماڈل ڈاؤن لوڈ کرتے ہیں۔ آپ کی کوئی چیز واپس نہیں بھیجی جاتی۔
- لائیو اسپیچ ٹو ٹیکسٹ استثنا ہے: آپ کا براؤزر آڈیو اپنے بنانے والے کو بھیجتا ہے (Chrome میں Google، Edge میں Microsoft، Safari میں Apple)۔
- ہم وزٹس اور ٹول کے استعمال کی گنتی کے لیے PostHog اینالیٹکس استعمال کرتے ہیں۔ یہ آپ کے براؤزر کے localStorage میں ایک بے ترتیب آئی ڈی رکھتا ہے اور IP ایڈریس مسترد کرنے پر سیٹ ہے؛ اسے آپ کی فائلیں یا ٹولز میں آپ کی ٹائپ کی ہوئی چیزیں کبھی نہیں ملتیں۔ Cloudflare کوکیز کے بغیر صفحے کی رفتار ناپتا ہے۔
- ہمارا ہوسٹ Vercel، ہر ویب ہوسٹ کی طرح، صفحہ لوڈ ہونے پر آپ کا IP ایڈریس دیکھتا ہے اور اسے مختصر مدت کے سرور لاگز میں رکھتا ہے۔
- اکاؤنٹ کی ضرورت نہیں۔ آپ کی سیٹنگز اور پسندیدہ ٹولز آپ کے اپنے براؤزر میں رہتے ہیں۔
مفت کیوں ہے؟
AI نے ان آلات کی ترقی کو تقریباً مفت بنا دیا ہے۔ ہم یہ بچت سیدھے آپ تک پہنچاتے ہیں۔
کوئی لاگ ان نہیں۔ آپ کی فائلیں کبھی بھی آپ کے آلے سے باہر نہیں جاتیں، لہٰذا آپ کتنی بڑی فائل کھول سکتے ہیں اس کا انحصار آپ کے آلے کی میموری پر ہے۔
ٹولز آپ کے براؤزر میں چلتے ہیں، اس لیے آپ کی فائلیں اپ لوڈ نہیں ہوتیں اور انہیں پروسیس کرنے والے ایسے کوئی سرور نہیں جن کی ادائیگی ہمیں کرنی پڑے۔
422
مفت ٹولز، لاگ اِن کی ضرورت نہیں
81
معاون زبانیں
کھلے ماڈل جو ہم آپ کے آلے پر چلاتے ہیں
کچھ ٹولز کھلے مشین لرننگ ماڈل استعمال کرتے ہیں۔ یہ سرور پر نہیں بلکہ آپ کے براؤزر میں چلتے ہیں، مگر ماڈل کی فائل ایک بار ڈاؤن لوڈ کرنی پڑتی ہے — اس لیے یہاں بالکل واضح ہے کہ ہر ماڈل کیا ہے، کس نے بنایا اور کتنا بڑا ہے۔ جب تک آپ نہ کہیں، کچھ ڈاؤن لوڈ نہیں ہوتا۔
- 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
وزن کسی تیسرے فریق کے CDN سے نہیں بلکہ ہمارے اپنے ڈومین سے فراہم کیے جاتے ہیں، اور ہر ایک شائع شدہ مخصوص ورژن پر مقرر ہے۔ انجن بھی اوپن سورس ہیں: ONNX Runtime اور ffmpeg (دونوں WebAssembly میں مرتب کیے گئے)، pdf.js اور RNNoise۔
اوپن سورس سافٹ ویئر
LibraTool اوپن سورس سافٹ ویئر پر بنایا گیا ہے جو آپ کے براؤزر میں چلتا ہے، بشمول ffmpeg، eSpeak NG اور ONNX Runtime۔ ہر ایک اپنا لائسنس رکھتا ہے۔ نوٹسز ہر جزو، اس کا لائسنس اور اس کا سورس کوڈ کہاں سے حاصل کیا جائے فہرست کرتے ہیں، بشمول GPL اور LGPL اجزاء کا سورس فراہم کرنے کی ہماری پیشکش۔
تیسرے فریق کے لائسنسTHIRD_PARTY_NOTICES.txtرابطہ اور تاثرات
تاثرات ہیں، کوئی خرابی ملی، یا نیا آلہ تجویز کرنا چاہتے ہیں؟ ہم ہر پیغام پڑھتے ہیں اور آپ کی تجاویز استعمال کرتے ہیں۔
💡ٹول تجویز کریں