Quitar el fondo de una imagen FREE
Recorta el sujeto de una foto y descárgalo como PNG transparente. El modelo de segmentación se ejecuta dentro de tu navegador, así que la foto nunca sale de tu dispositivo.
Suelta imágenes aquí o elige archivos
JPEG, PNG, WebP, AVIF, GIF y BMP. Hasta 30 archivos, de 25 MB cada uno. No se sube nada.
Tus imágenes
Quitar el fondo
El modelo de segmentación se ejecuta en tu propio dispositivo. La primera vez que abres este panel se descargan desde este sitio unos 6 MB de entorno y pesos, y tu fotografía nunca se envía a ninguna parte.
Es un modelo de saliencia, no de recorte fino: encuentra bien el sujeto y corta un borde firme. El pelo, el pelaje y el desenfoque de movimiento salen más duros de lo que lograría una herramienta especializada.
Cómo funciona esto
El modelo de segmentación se ejecuta en tu dispositivo. Unos 6 MB de entorno WebAssembly y pesos del modelo se descargan la primera vez que abres este panel - desde este sitio, no desde un tercero - y luego quedan en la caché del navegador. Tu fotografía nunca se convierte en una petición de red, y eso es una propiedad del código y no una promesa en una política.
El modelo es U-2-Net en su variante pequeña: encuentra el sujeto saliente de una fotografía y produce una máscara. Esa máscara se escala a la imagen completa y se usa para recortar el sujeto, sobre transparencia o sobre un color que elijas. El deslizador de antes y después muestra el resultado sobre un damero de transparencia, de modo que "el fondo ya no está" es algo que puedes ver.
Es un modelo de saliencia, no de recorte fino. Encuentra bien los sujetos y corta un borde firme; el pelo, el pelaje y el desenfoque de movimiento salen más duros de lo que lograría una herramienta especializada. Cuando la máscara cubre casi nada o casi todo el encuadre, la herramienta lo dice en lugar de presentar un recorte vacío como un éxito.
Rendimiento web y Core Web Vitals: por qué importan para el negocio
El rendimiento no es solo un tema técnico. Las páginas lentas cuestan clientes, dañan el SEO y erosionan la confianza, y lo que las arregla suele ser pequeño, concreto y aburridamente consistente.
SSR vs CSR vs SSG vs ISR: qué elegir para SEO y rendimiento
SSR, CSR, SSG and ISR compared
SSR vs CSR vs SSG vs ISR: qué elegir para SEO y rendimiento
SSR, CSR, SSG e ISR se diferencian sobre todo por cuándo y dónde se genera el HTML. Para SEO, lo importante es si el contenido principal y los metadatos están disponibles sin esperar a que se ejecute JavaScript en el cliente. Para rendimiento también cuentan el coste del servidor, la caché, la ejecución de JavaScript, la hidratación y la frescura de los datos. En 2026, la mejor arquitectura suele ser híbrida y elegida por ruta o incluso por parte de la interfaz.
Core Web Vitals en 2026: LCP, INP y CLS en la práctica
LCP, INP and CLS compared
Core Web Vitals en 2026: LCP, INP y CLS en la práctica
En 2026, Core Web Vitals sigue compuesto por tres métricas: LCP para la carga del contenido principal, INP para la capacidad de respuesta y CLS para la estabilidad visual. Los valores por sí solos no explican qué corregir. La optimización efectiva exige separar datos reales de usuarios y pruebas de laboratorio, encontrar el elemento LCP, la interacción lenta o la causa del desplazamiento y validar el cambio después del despliegue.
Crea una web mejor, más rápido.
Creamos software y soluciones a medida adaptadas a tus necesidades.