SIX 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 SIX Format?
DEC SIXEL-Grafikformat
Das Silicon Graphics Image (SGI)-Dateiformat, auch bekannt als RGB-Dateiformat, ist ein Rastergrafik-Dateiformat, das ursprünglich von Silicon Graphics, Inc. (SGI) entwickelt wurde. Es wurde häufig zum Speichern hochwertiger Grafiken in einem komprimierten Format verwendet und war in den 1980er und 1990er Jahren besonders in Bereichen wie 3D-Animation und wissenschaftlicher Visualisierung beliebt. Das SGI-Bildformat zeichnet sich durch seine Vielseitigkeit aus und unterstützt verschiedene Datentypen, darunter Graustufen, indizierte Farben und echte Farben, mit oder ohne Alphakanal für Transparenz.
Im Kern ist das SGI-Bildformat darauf ausgelegt, hochauflösende Bilder effektiv zu verarbeiten. Es verwendet eine Kombination aus Run-Length-Encoding (RLE)-Komprimierung und einfacher Dateistruktur, um ein Gleichgewicht zwischen Bildqualität und Dateigröße zu erreichen. Dies macht es besonders geeignet für Anwendungen, bei denen sowohl die Integrität der visuellen Daten als auch die Speichereffizienz entscheidend sind. Obwohl es in Bezug auf die Webnutzung von neueren Formaten wie PNG und JPEG etwas in den Schatten gestellt wird, findet das SGI-Format immer noch Anwendung in professionellen und künstlerischen Umgebungen, in denen seine Robustheit und Wiedergabetreue hoch geschätzt werden.
Die Dateistruktur eines SGI-Bildes besteht aus einem Header, gefolgt von optionalen Farbkartendaten und dann den Bilddaten selbst. Der Header ist 512 Byte lang und enthält wichtige Informationen, darunter die magische Zahl (die die Datei als SGI-Bilddatei identifiziert), das Speicherformat (ob die Bilddaten run-length-codiert oder unverändert sind), die Anzahl der Dimensionen (normalerweise 3 für RGB-Bilder), die X-Dimension, Y-Dimension, Z-Dimension (Anzahl der Farbkanäle) und minimale und maximale Pixelwerte. Diese umfangreichen Metadaten, die in den Header eingebettet sind, ermöglichen eine umfassende Flexibilität und Kontrolle über die Bilddaten.
Nach dem Header kann eine SGI-Bilddatei eine Farbkarte enthalten, die optional ist und normalerweise nicht für echte Farbbilder verwendet wird. Die Farbkarte ist für indizierte Farbbilder konzipiert, bei denen der Wert jedes Pixels ein Zeiger auf eine Farbe in der Farbkarte ist, sodass komplexe Bilder mit reduzierten Farbpaletten dargestellt werden können. Dies kann die Dateigröße erheblich reduzieren, ohne dass die wahrgenommene Bildqualität entsprechend abnimmt, was es für bestimmte grafische Anwendungen ideal macht.
Die Bilddaten in einer SGI-Datei können in einem von zwei Formaten gespeichert werden: entweder unkomprimiert (wörtlich) oder mit RLE komprimiert. Im unkomprimierten Format werden Pixel als direkte Farbwerte gespeichert, was zu großen Dateigrößen führen kann, aber einen schnellen Zugriff und eine schnelle Bearbeitung von Bilddaten ermöglicht. Im Gegensatz dazu versucht die RLE-Komprimierung, die Dateigröße zu reduzieren, indem Sequenzen identischer Pixel mit einem einzigen Wert und einer Zählung codiert werden, anstatt jedes Pixel einzeln zu speichern. Dies kann zu erheblichen Komprimierungsverhältnissen führen, insbesondere bei Bildern mit großen Bereichen einheitlicher Farbe, kann jedoch aufgrund der Notwendigkeit, die Daten zu dekomprimieren, einen Mehraufwand bei der Bildverarbeitung verursachen.
Um die Vielfalt der darstellbaren Inhalte zu bewältigen, unterstützen SGI-Bilder mehrere Farbkanäle, die typischerweise von Graustufen (1 Kanal) bis RGB (3 Kanäle) und RGBA (4 Kanäle, einschließlich Transparenz) reichen. Jeder Kanal wird separat gespeichert, und bei RLE-komprimierten Dateien wird jeder Kanal unabhängig komprimiert. Dieser Ansatz ermöglicht eine effiziente Speicherung komplexer Bilder und bietet Flexibilität bei der Bildverarbeitung und -bearbeitung, da auf Kanäle einzeln zugegriffen und diese geändert werden können.
Ein charakteristisches Merkmal des SGI-Bildformats ist seine Unterstützung für tiefe Farbtiefen, die mehr als die traditionellen 8 Bit pro Kanal ermöglichen. Diese Funktion unterstützt Bilder mit erweitertem Dynamikbereich und Farbtreue, was besonders in professionellen Bereichen wie dem digitalen Kino von Vorteil ist, wo die Erfassung und Wiedergabe nuancierter Farbabstufungen unerlässlich ist. Höhere Farbtiefen führen jedoch zu größeren Dateigrößen, die gegen Speicher- und Bandbreitenüberlegungen abgewogen werden müssen.
Das SGI-Bildformat ist zwar historisch bedeutsam und technisch robust, stößt jedoch in der heutigen digitalen Landschaft auf Einschränkungen. Die mangelnde weit verbreitete Unterstützung in modernen Bildbearbeitungssoftware und Webplattformen kann für Benutzer eine Herausforderung darstellen. Darüber hinaus ist die RLE-Komprimierungstechnik zwar effektiv, aber nicht so effizient wie modernere Codecs wie die verlustbehaftete Komprimierung von JPEG oder die verlustfreie Komprimierung von PNG. Daher können SGI-Dateien größer und weniger geeignet für die Verwendung in bandbreitensensiblen Anwendungen wie der Bereitstellung von Online-Inhalten sein.
Trotz dieser Herausforderungen bleibt das SGI-Bildformat in bestimmten Anwendungsfällen ein wertvolles Gut. Seine Fähigkeit, Bilder mit hoher Auflösung und tiefer Farbtiefe zu verarbeiten, macht es zu einer bevorzugten Wahl in professionellen Umgebungen, in denen diese Attribute entscheidend sind. Darüber hinaus erleichtert die Einfachheit seiner Dateistruktur die einfache Bearbeitung mit benutzerdefinierten Tools und Skripten, was besonders in spezialisierten Workflows wie der wissenschaftlichen Visualisierung von Vorteil sein kann, wo maßgeschneiderte Datenrepräsentation und -analyse üblich sind.
In Bezug auf die technische Entwicklung erfordert die Arbeit mit SGI-Bilddateien ein differenziertes Verständnis ihrer Struktur und Codierungsschemata. Programmierer und Entwickler, die die SGI-Bildunterstützung in ihre Anwendungen integrieren möchten, müssen in der Lage sein, den Dateiheader zu parsen, um die Metadaten korrekt zu interpretieren, sowie vorhandene Algorithmen für die RLE-Komprimierung und -Dekomprimierung zu implementieren oder zu nutzen. Darüber hinaus müssen Anwendungen angesichts der Flexibilität des Formats in Bezug auf Dimensionen und Farbkanäle dynamisch anpassbar sein, um eine Vielzahl von Bildtypen zu verarbeiten.
Darüber hinaus erfordert die Konvertierung von SGI-Bildern in zeitgemäßere Formate für eine breitere Kompatibilität eine sorgfältige Abwägung der inhärenten Kompromisse. Beispielsweise kann die Konvertierung eines SGI-Bildes in ein Format mit geringerer Farbtiefe oder einem aggressiveren Komprimierungsalgorithmus zu Detailverlust oder Artefakten führen. Daher müssen Entwickler Konvertierungsroutinen implementieren, die die Qualitätsminderung minimieren, insbesondere beim Umgang mit Bildern, die für den professionellen Einsatz bestimmt sind, bei denen die Wiedergabetreue von größter Bedeutung ist.
Die historische Bedeutung des SGI-Bildformats kann nicht unterschätzt werden. Es wurde in einer Zeit entwickelt, als die digitale Bildgebung im Entstehen begriffen war, und spielte eine entscheidende Rolle in der Entwicklung der Computergrafik, indem es die Erstellung und Bearbeitung von High-Fidelity-Bildern in einer Zeit ermöglichte, in der die Rechenressourcen stark begrenzt waren. Das Erbe des SGI-Formats zeigt sich in den von ihm etablierten Grundprinzipien, von denen viele auch heute noch moderne Bildverarbeitungstechniken und -formate beeinflussen.
Mit Blick auf die Zukunft wird das SGI-Bildformat seine frühere Bedeutung zwar möglicherweise nicht wiedererlangen, seine Prinzipien der Effizienz und Flexibilität finden jedoch weiterhin Anklang. Aktuelle und zukünftige Bildformate können davon lernen, wie SGI Bildqualität mit Dateigröße in Einklang brachte, Farbtiefen verwaltete und Transparenz unterstützte. Mit dem Fortschritt der digitalen Bildgebungstechnologie bleibt die Betonung vielseitiger, qualitativ hochwertiger Bildformate konstant und unterstreicht die nachhaltige Wirkung des SGI-Formats auf das Gebiet der Computergrafik.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das SGI-Bildformat eine faszinierende Studie über das Gleichgewicht zwischen Bildqualität, Dateigröße und Verarbeitungseffizienz bietet. Trotz der Herausforderungen in Bezug auf moderne Nutzung und Unterstützung bieten seine Designprinzipien – insbesondere seine Unterstützung für hochauflösende Bilder mit hoher Farbtiefe und seine einfache, aber flexible Dateistruktur – wertvolle Lektionen für aktuelle und zukünftige Bildformate. Da sich die digitale Bildgebung ständig weiterentwickelt, ist das Verständnis und die Wertschätzung der technischen Feinheiten und der historischen Bedeutung von Formaten wie SGI für Fachleute auf diesem Gebiet von entscheidender Bedeutung und bietet Einblicke, wie digitale Bilder in einer sich ständig verändernden technologischen Landschaft am besten verwaltet, bearbeitet und aufbewahrt werden können.
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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