PNG64 Hintergrundentferner
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Hintergrundentfernung trennt ein Motiv von seiner Umgebung, sodass Sie es auf Transparenz platzieren, die Szene austauschen oder es in ein neues Design komponieren können. Unter der Haube schätzen Sie eine Alpha-Matte – eine pro-Pixel-Deckkraft von 0 bis 1 – und dann den Vordergrund mittels Alpha-Compositing über etwas anderem legen. Dies ist die Mathematik von Porter–Duff und die Ursache für typische Fallstricke wie „Ränder“ und gerades vs. vormultipliziertes Alpha. Praktische Anleitungen zur Vormultiplikation und linearen Farbe finden Sie in Microsofts Win2D-Notizen, Søren Sandmann und Lomonts Beitrag zum linearen Blending.
Die wichtigsten Methoden zur Hintergrundentfernung
1) Chroma-Keying („Green/Blue Screen“)
Wenn Sie die Aufnahme steuern können, malen Sie den Hintergrund in einer Volltonfarbe (oft grün) und keyen Sie diesen Farbton aus. Es ist schnell, in Film und Fernsehen bewährt und ideal für Videos. Die Kompromisse sind Beleuchtung und Garderobe: farbiges Licht schwappt auf die Ränder (besonders Haare), daher verwenden Sie Despill-Werkzeuge, um die Kontamination zu neutralisieren. Gute Einführungen umfassen Nukes Dokumentation, Mixing Light und eine praktische Fusion-Demo.
2) Interaktive Segmentierung (klassisches CV)
Bei Einzelbildern mit unordentlichen Hintergründen benötigen interaktive Algorithmen einige Benutzerhinweise – z. B. ein lockeres Rechteck oder Kritzeleien – und erzeugen eine scharfe Maske. Die kanonische Methode ist GrabCut (Buchkapitel), das Farbmodelle für Vordergrund/Hintergrund lernt und Graphenschnitte iterativ verwendet, um sie zu trennen. Ähnliche Ideen finden Sie in GIMPs Vordergrundauswahl basierend auf SIOX (ImageJ-Plugin).
3) Image Matting (feinkörniges Alpha)
Matting löst die fraktionierte Transparenz an feinen Grenzen (Haare, Fell, Rauch, Glas). Klassisches Closed-Form-Matting nimmt eine Trimap (eindeutig-Vordergrund/eindeutig-Hintergrund/unbekannt) und löst ein lineares System für Alpha mit starker Kantentreue. Modernes Deep Image Matting trainiert neuronale Netze auf dem Adobe Composition-1K-Datensatz (MMEditing-Dokumentation) und wird mit Metriken wie SAD, MSE, Gradient und Konnektivität bewertet (Benchmark-Erklärung).
4) Deep-Learning-Ausschnitte (keine Trimap)
- U2-Net (Salient-Object-Detection) ist eine starke allgemeine „Hintergrund entfernen“-Engine (Repo).
- MODNet zielt auf Echtzeit-Porträt-Matting ab (PDF).
- F, B, Alpha (FBA) Matting sagt gemeinsam Vordergrund, Hintergrund und Alpha voraus, um Farbsäume zu reduzieren (Repo).
- Background Matting V2 geht von einer Hintergrundplatte aus und liefert strähnengenaue Mattes in Echtzeit mit bis zu 4K/30fps (Projektseite, Repo).
Verwandte Segmentierungsarbeiten sind ebenfalls nützlich: DeepLabv3+ verfeinert Grenzen mit einem Encoder-Decoder und atrousen Faltungen (PDF); Mask R-CNN liefert instanzspezifische Masken (PDF); und SAM (Segment Anything) ist ein durch Prompts steuerbares Grundlagenmodell, das Zero-Shot-Masken auf unbekannten Bildern erzeugt.
Was beliebte Tools tun
- Photoshop: Die Schnellaktion Hintergrund entfernen führt unter der Haube „Motiv auswählen → Ebenenmaske“ aus (hier bestätigt; Tutorial).
- GIMP: Vordergrundauswahl (SIOX).
- Canva: 1-Klick- Hintergrundentferner für Bilder und kurze Videos.
- remove.bg: Web-App + API zur Automatisierung.
- Apple-Geräte: systemweites „Motiv vom Hintergrund lösen“ in Fotos/Safari/Quick Look (Ausschnitte unter iOS).
Workflow-Tipps für sauberere Ausschnitte
- Intelligent fotografieren. Gute Beleuchtung und starker Motiv-Hintergrund-Kontrast helfen bei jeder Methode. Planen Sie bei Green/Blue Screens Despill (Anleitung).
- Beginnen Sie mit einer breiten Auswahl und verfeinern Sie dann die Details. Führen Sie eine automatische Auswahl aus (Motiv auswählen, U2-Net, SAM), und verfeinern Sie dann die Kanten mit Pinseln oder Matting (z. B. Closed-Form).
- Achten Sie auf Halbtransparenz. Glas, Schleier, Bewegungsunschärfe, fliegende Haare benötigen echtes Alpha (nicht nur eine harte Maske). Methoden, die auch F/B/α wiederherstellen, minimieren Farbsäume.
- Kennen Sie Ihr Alpha. Gerades vs. vormultipliziertes Alpha erzeugt unterschiedliches Kantenverhalten; exportieren/komponieren Sie konsistent (siehe Übersicht, Hargreaves).
- Wählen Sie die richtige Ausgabe. Für „kein Hintergrund“ liefern Sie ein Raster mit sauberem Alpha (z. B. PNG/WebP) oder behalten Sie geschichtete Dateien mit Masken, wenn weitere Bearbeitungen erwartet werden. Der Schlüssel ist die Qualität des Alphas, das Sie berechnet haben – verwurzelt in Porter–Duff.
Qualität & Bewertung
Akademische Arbeiten berichten über SAD-, MSE-, Gradienten- und Konnektivitäts-Fehler auf Composition-1K. Wenn Sie ein Modell auswählen, suchen Sie nach diesen Metriken (Metrikdefinitionen; Metrikabschnitt von Background Matting). Für Porträts/Videos sind MODNet und Background Matting V2 leistungsstark; für allgemeine „saliente Objekt“-Bilder ist U2-Net eine solide Grundlage; für schwierige Transparenz kann FBA sauberer sein.
Häufige Randfälle (und Korrekturen)
- Haare & Fell: bevorzugen Sie Matting (Trimap oder Porträt-Matting wie MODNet) und prüfen Sie auf einem Schachbretthintergrund.
- Feine Strukturen (Fahrradspeichen, Angelschnur): verwenden Sie hochauflösende Eingaben und einen grenzbewussten Segmentierer wie DeepLabv3+ als Vorschritt vor dem Matting.
- Durchsichtige Dinge (Rauch, Glas): Sie benötigen fraktioniertes Alpha und oft eine Vordergrundfarbschätzung (FBA).
- Videokonferenzen: Wenn Sie eine saubere Platte aufnehmen können, sieht Background Matting V2 natürlicher aus als naive „virtueller Hintergrund“-Optionen.
Wo dies in der realen Welt auftaucht
- E-Commerce: Marktplätze (z. B. Amazon) verlangen oft einen reinweißen Hauptbildhintergrund; siehe Produktbild-Leitfaden (RGB 255,255,255).
- Design-Tools: Canvas Hintergrundentferner und Photoshops Hintergrund entfernen optimieren schnelle Ausschnitte.
- Bequemlichkeit auf dem Gerät: iOS/macOS „Motiv vom Hintergrund lösen“ ist ideal für gelegentliches Teilen.
Warum Ausschnitte manchmal unecht aussehen (und Korrekturen)
- Farbsaum: grünes/blaues Licht umgibt das Motiv – verwenden Sie Despill-Steuerungen oder gezielten Farbersatz.
- Halo/Ränder: normalerweise eine Alpha-Interpretations-Fehlanpassung (gerade vs. vormultipliziert) oder Kantenpixel, die durch den alten Hintergrund kontaminiert sind; korrekt konvertieren/interpretieren (Übersicht, Details).
- Falsche Unschärfe/Körnung: Fügen Sie ein gestochen scharfes Motiv in einen weichen Hintergrund ein und es sticht heraus; passen Sie die Linsenunschärfe und die Körnung nach dem Compositing an (siehe Porter–Duff-Grundlagen).
TL;DR-Playbook
- Wenn Sie die Aufnahme kontrollieren: verwenden Sie Chroma-Keying; beleuchten Sie gleichmäßig; planen Sie Despill.
- Wenn es sich um ein einmaliges Foto handelt: probieren Sie Photoshops Hintergrund entfernen, Canva’s Hintergrundentferner, oder remove.bg; verfeinern Sie die Kanten mit Pinseln oder Matting-Techniken für Haare.
- Wenn Sie produktionsreife Kanten benötigen: verwenden Sie Matting ( Closed-Form oder Deep) und prüfen Sie Alpha auf Transparenz; beachten Sie die Interpretation des Alpha-Kanals.
- Für Porträts/Videos: erwägen Sie MODNet oder Background Matting V2; für klickgeführte Segmentierung ist SAM ein leistungsstarkes Front-End.
Was ist das PNG64 Format?
Opakes oder binäres transparentes 64-Bit-RGBA
Das PNG32-Bildformat, eine Erweiterung des bekannten Portable Network Graphics (PNG)-Formats, stellt einen speziellen Modus innerhalb der PNG-Familie dar, der für umfassende Farbtiefe und Transparenzunterstützung optimiert ist. Die „32“ in PNG32 entspricht der Anzahl der pro Pixel verwendeten Bits, wobei dieses Format jeweils 8 Bits für die Rot-, Grün-, Blau- und Alphakanäle zuweist. Diese Struktur ermöglicht es PNG32, über 16 Millionen Farben (24 Bits für RGB) anzuzeigen und ein vollständiges Spektrum an Transparenzeinstellungen (8 Bits für Alpha) bereitzustellen, was es zu einer bevorzugten Wahl für detaillierte Bilder macht, die sanfte Farbverläufe und Transparenzeffekte erfordern.
Entstanden aus der Notwendigkeit, die Einschränkungen früherer Formate wie GIF zu überwinden, das nur 256 Farben und eine einzige Transparenzebene (ein oder aus) unterstützt, wurde das PNG-Format als offene Alternative entwickelt. Das PNG-Format, einschließlich PNG32, unterstützt verlustfreie Komprimierung. Das bedeutet, dass das Bild trotz der Reduzierung der Dateigröße beim Speichern keine Details oder Qualität verliert. Diese Eigenschaft ist besonders wichtig für Grafikdesigner und Fotografen, die von ihren digitalen Arbeiten verlangen, dass sie dem Original treu bleiben.
Die technischen Spezifikationen von PNG32 sind in der PNG-Spezifikation (Portable Network Graphics) definiert, die ursprünglich Mitte der 1990er Jahre entwickelt wurde. Die Spezifikation beschreibt die Dateistruktur, einschließlich Header, Chunks und Datencodierungsmethoden. PNG-Dateien beginnen mit einer 8-Byte-Signatur, gefolgt von einer Reihe von Chunks. In PNG32-Bildern umfassen die kritischen Chunks IHDR, der Bildheaderdaten wie Breite, Höhe, Bittiefe und Farbtyp enthält; PLTE, das optional ist und eine Farbpalette enthält; IDAT, das die Bilddaten enthält; und IEND, das das Ende der PNG-Datei markiert.
Eine der herausragenden Eigenschaften des PNG32-Formats ist die Unterstützung eines Alphakanals, der die Transparenz jedes Pixels steuert. Im Gegensatz zu einfacheren Transparenzmethoden, die es einem Pixel ermöglichen, entweder vollständig transparent oder vollständig undurchsichtig zu sein, bietet der Alphakanal in PNG32 256 Transparenzstufen. Das bedeutet, dass ein Pixel unterschiedliche Sichtbarkeitsgrade haben kann, von vollständig transparent bis vollständig undurchsichtig, was komplexe Kompositionen und Überlagerungen ermöglicht, ohne die Qualität der zugrunde liegenden Bilder zu beeinträchtigen.
Die Komprimierung in PNG32-Bildern wird durch eine Kombination aus Filtern und dem DEFLATE-Komprimierungsalgorithmus erreicht. Vor der Komprimierung wird jede Zeile des Bildes gefiltert, um ihre Komplexität zu reduzieren, was die Komprimierung im Wesentlichen erleichtert. Die Wahl des Filters für jede Zeile ist dynamisch, wobei der Algorithmus die effizienteste Option zur Minimierung der Dateigröße auswählt. Nach der Filterung werden die Bilddaten mit DEFLATE komprimiert, einem verlustfreien Datenkomprimierungsalgorithmus, der die Dateigröße reduziert, ohne die Bildqualität zu beeinträchtigen. Die Kombination aus Filterung und DEFLATE-Komprimierung macht PNG32-Dateien kompakt und stellt gleichzeitig sicher, dass die Bilder scharf und klar bleiben.
Die Verwendung des PNG32-Formats hat aufgrund seiner Flexibilität, Qualität und Transparenzfunktionen in verschiedenen Anwendungen, darunter Webdesign, Fotografie und Grafikdesign, breite Akzeptanz gefunden. Im Webdesign werden PNG32-Bilder häufig für Logos, Symbole und andere Elemente verwendet, die gestochen scharfe Details und glatte Transparenzränder erfordern. Dieses Format ist auch in Anwendungen weit verbreitet, bei denen die Bildqualität nicht beeinträchtigt werden darf, wie z. B. in der digitalen Fotografie und in Grafikdesignprojekten. Die Möglichkeit, die Farbtreue und feine Details beizubehalten und gleichzeitig Transparenz zu unterstützen, macht PNG32 zu einem unschätzbaren Werkzeug in diesen Bereichen.
Trotz seiner Vorteile hat das PNG32-Format einige Nachteile, insbesondere in Bezug auf die Dateigröße. Aufgrund seiner hohen Farbtiefe und Transparenzunterstützung können PNG32-Dateien deutlich größer sein als die einfacherer Formate wie JPEG oder das ursprüngliche PNG-Format ohne Alpha-Transparenz. Dies kann zu längeren Ladezeiten auf Websites und einer höheren Bandbreitennutzung führen. Folglich ist PNG32 zwar ideal für Bilder, die hohe Wiedergabetreue und Transparenz erfordern, aber möglicherweise nicht die beste Wahl für alle Anwendungen, insbesondere wenn die Bandbreite oder der Speicherplatz begrenzt ist.
Um einige der Bedenken hinsichtlich der Dateigröße auszuräumen, können verschiedene Optimierungstechniken auf PNG32-Bilder angewendet werden. Tools wie PNGCrush, OptiPNG und TinyPNG verwenden unterschiedliche Strategien, um die Dateigröße zu reduzieren, ohne die Qualität des Bildes zu beeinträchtigen. Diese Tools analysieren das Bild, um unnötige Metadaten zu entfernen, die Komprimierungsparameter anzupassen und sogar die Farbtiefe in Bereichen zu reduzieren, in denen dies die visuelle Qualität nicht wesentlich beeinträchtigt. Während diese Optimierungen PNG32-Dateien handlicher machen können, ist es wichtig, die Reduzierung der Dateigröße mit der Aufrechterhaltung der visuellen Qualität des Bildes in Einklang zu bringen.
Zusätzlich zu seiner Verwendung in statischen Bildern machen die Transparenzfunktionen von PNG32 es zu einer ausgezeichneten Wahl für komplexere grafische Aufgaben, wie z. B. das Erstellen von Sprites für Videospiele oder Überlagerungselementen für die Videoproduktion. Die detaillierte Transparenzsteuerung ermöglicht eine nahtlose Integration von PNG32-Bildern in verschiedene Hintergründe und Einstellungen, wodurch die visuelle Attraktivität digitaler Medien verbessert wird. Seine Fähigkeit, detaillierte Grafiken mit sanfter Transparenz zu verarbeiten, macht es auch für fortschrittliche Webanwendungen und interaktive Medien geeignet, bei denen Benutzererfahrung und visuelle Qualität von größter Bedeutung sind.
Die weit verbreitete Unterstützung für das PNG32-Format auf verschiedenen Softwareplattformen ist ein weiterer wesentlicher Vorteil. Wichtige Webbrowser, Grafikdesignsoftware und Bildbearbeitungstools unterstützen PNG32 ohne weiteres, was es zu einem vielseitigen und leicht zugänglichen Format für Profis und Amateure gleichermaßen macht. Die Aufnahme des Formats in die Industriestandard-Software stellt sicher, dass PNG32 eine zuverlässige Wahl für eine Vielzahl von Anwendungen bleibt, von einfachen Webgrafiken bis hin zu komplexen digitalen Kunstprojekten.
Mit Blick auf die Zukunft können die kontinuierliche Weiterentwicklung von Webtechnologien und Standards für digitale Bildgebung die Rolle und Anwendung des PNG32-Formats beeinflussen. Mit dem Aufkommen neuerer Formate wie WebP und AVIF, die eine vergleichbare Qualität wie PNG32 bieten, aber mit besserer Komprimierung und kleineren Dateigrößen, könnte es zu Verschiebungen in den Präferenzen für bestimmte Anwendungsfälle kommen. Diese neueren Formate bieten überzeugende Alternativen, insbesondere für webbasierte Anwendungen, bei denen Leistung und Ladezeiten entscheidend sind. Die Robustheit, die weit verbreitete Kompatibilität und die überlegene Transparenzbehandlung von PNG32 gewährleisten jedoch seine anhaltende Relevanz in Bereichen, in denen diese Attribute entscheidend sind.
Bildungsressourcen und Communities spielen auch eine entscheidende Rolle bei der Aufrechterhaltung der Relevanz und Nutzung des PNG32-Formats. Durch Tutorials, Foren und Dokumentationen können sowohl neue als auch erfahrene Benutzer mehr über die Vorteile und Anwendungen von PNG32 sowie über Best Practices für seine Verwendung und Optimierung erfahren. Dieser kollektive Wissensaustausch hilft dabei, Herausforderungen im Zusammenhang mit der Dateigröße und anwendungsspezifischen Überlegungen zu bewältigen und stellt sicher, dass das PNG32-Format eine bevorzugte Wahl für hochwertige und transparente Bilder bleibt.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das PNG32-Bildformat einen bedeutenden Fortschritt in der digitalen Bildgebung darstellt und eine beispiellose Farbtiefe und Transparenzfunktionen bietet. Seine technischen Spezifikationen, einschließlich verlustfreier Komprimierung und Alphakanalunterstützung, machen es zu einer vielseitigen Wahl für eine Vielzahl von Anwendungen, vom Webdesign bis hin zu komplexer digitaler Kunst. Während Überlegungen zur Dateigröße und aufkommende konkurrierende Formate Herausforderungen darstellen, machen die Vorteile von PNG32 in Bezug auf Qualität und Transparenzbehandlung es weiterhin zu einem unverzichtbaren Format in der digitalen Bildlandschaft. Mit dem Fortschritt der digitalen Bildgebungstechnologie wird sich die Rolle von PNG32 weiterentwickeln, aber sein Beitrag zur Ermöglichung hochwertiger, transparenter Bilder wird ein bemerkenswertes Kapitel in der Geschichte der digitalen Grafik bleiben.
Unterstützte Formate
AAI.aai
AAI Dune Bild
AI.ai
Adobe Illustrator CS2
AVIF.avif
AV1 Bildformat
BAYER.bayer
Rohes Bayer-Bild
BMP.bmp
Microsoft Windows Bitmap-Bild
CIN.cin
Cineon-Bilddatei
CLIP.clip
Bild-Clip-Maske
CMYK.cmyk
Rohcyan-, Magenta-, Gelb- und Schwarzproben
CUR.cur
Microsoft-Symbol
DCX.dcx
ZSoft IBM PC mehrseitige Paintbrush
DDS.dds
Microsoft DirectDraw-Oberfläche
DPX.dpx
SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0) Bild
DXT1.dxt1
Microsoft DirectDraw-Oberfläche
EPDF.epdf
Eingekapseltes tragbares Dokumentenformat
EPI.epi
Adobe Encapsulated PostScript Interchange-Format
EPS.eps
Adobe Encapsulated PostScript
EPSF.epsf
Adobe Encapsulated PostScript
EPSI.epsi
Adobe Encapsulated PostScript Interchange-Format
EPT.ept
Eingekapseltes PostScript mit TIFF-Vorschau
EPT2.ept2
Eingekapseltes PostScript Level II mit TIFF-Vorschau
EXR.exr
Bild mit hohem Dynamikbereich (HDR)
FF.ff
Farbfeld
FITS.fits
Flexibles Bildtransport-System
GIF.gif
CompuServe-Grafikaustauschformat
HDR.hdr
Bild mit hohem Dynamikbereich (HDR)
HEIC.heic
Hocheffizienter Bildcontainer
HRZ.hrz
Slow Scan TeleVision
ICO.ico
Microsoft-Symbol
ICON.icon
Microsoft-Symbol
J2C.j2c
JPEG-2000 Codestream
J2K.j2k
JPEG-2000 Codestream
JNG.jng
JPEG Network Graphics
JP2.jp2
JPEG-2000 Dateiformat Syntax
JPE.jpe
Joint Photographic Experts Group JFIF-Format
JPEG.jpeg
Joint Photographic Experts Group JFIF-Format
JPG.jpg
Joint Photographic Experts Group JFIF-Format
JPM.jpm
JPEG-2000 Dateiformat Syntax
JPS.jps
Joint Photographic Experts Group JPS-Format
JPT.jpt
JPEG-2000 Dateiformat Syntax
JXL.jxl
JPEG XL-Bild
MAP.map
Multi-Resolution Seamless Image Database (MrSID)
MAT.mat
MATLAB-Level-5-Bildformat
PAL.pal
Palm-Pixmap
PALM.palm
Palm-Pixmap
PAM.pam
Allgemeines zweidimensionales Bitmap-Format
PBM.pbm
Portable Bitmap-Format (schwarz-weiß)
PCD.pcd
Photo-CD
PCT.pct
Apple Macintosh QuickDraw/PICT
PCX.pcx
ZSoft IBM PC Paintbrush
PDB.pdb
Palm Database ImageViewer-Format
PDF.pdf
Portable Document Format
PDFA.pdfa
Portable Document Archive-Format
PFM.pfm
Portable Float-Format
PGM.pgm
Portable Graymap-Format (Graustufen)
PGX.pgx
JPEG-2000 unkomprimiertes Format
PICT.pict
Apple Macintosh QuickDraw/PICT
PJPEG.pjpeg
Joint Photographic Experts Group JFIF-Format
PNG.png
Portable Network Graphics
PNG00.png00
PNG mit Bit-Tiefe und Farbtyp vom Originalbild erben
PNG24.png24
Opakes oder binäres transparentes 24-Bit-RGB (zlib 1.2.11)
PNG32.png32
Opakes oder binäres transparentes 32-Bit-RGBA
PNG48.png48
Opakes oder binäres transparentes 48-Bit-RGB
PNG64.png64
Opakes oder binäres transparentes 64-Bit-RGBA
PNG8.png8
Opakes oder binäres transparentes 8-Bit-Indexed
PNM.pnm
Portable Anymap
PPM.ppm
Portable Pixmap-Format (Farbe)
PS.ps
Adobe PostScript-Datei
PSB.psb
Adobe Large Document-Format
PSD.psd
Adobe Photoshop-Bitmap
RGB.rgb
Rohdaten für rote, grüne und blaue Proben
RGBA.rgba
Rohdaten für rote, grüne, blaue und Alpha-Proben
RGBO.rgbo
Rohdaten für rote, grüne, blaue und Opazität-Proben
SIX.six
DEC SIXEL-Grafikformat
SUN.sun
Sun Rasterfile
SVG.svg
Skalierbare Vektorgrafiken
TIFF.tiff
Tagged Image File Format
VDA.vda
Truevision-Targa-Bild
VIPS.vips
VIPS-Bild
WBMP.wbmp
Wireless Bitmap (Level 0) Bild
WEBP.webp
WebP-Bildformat
YUV.yuv
CCIR 601 4:1:1 oder 4:2:2
Häufig gestellte Fragen
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