Tentang QuietPix
Mengapa ini ada
Sebagian besar alat gambar gratis mengunggah file-mu ke server. Server itu butuh biaya, jadi alat-alat tersebut menambahkan batasan: kuota harian, batas ukuran file, watermark, sistem kredit. Dan foto, dokumen, serta desainmu berakhir di mesin orang lain. QuietPix mengambil jalan yang berbeda. Browser modern dapat menjalankan codec dan model AI yang sama seperti server, langsung di perangkatmu, menggunakan WebAssembly. Jadi kami mengirimkan mesinnya kepadamu. File-mu tetap berada di tempat seharusnya. Biaya kami tetap mendekati nol. Alat-alatnya tetap gratis dan tanpa batas.
Angka di balik pendekatan ini
Arsitektur ini berhasil karena lanskapnya sudah berubah: WebAssembly kini berjalan di sekitar 97% browser yang digunakan, itulah sebabnya codec yang dulu membutuhkan ladang server kini berjalan di tab-mu. Sementara itu, biaya model lama sangat nyata — lampiran email membengkak sekitar 33% saat dikirim karena enkode base64 (RFC 2045), dan Windows masih menjual dukungan HEVC/HEIC sebagai add-on berbayar di Microsoft Store karena lisensi codec. Setiap alat QuietPix hadir di suatu titik dalam celah itu: browser yang mumpuni, batasan yang sewenang-wenang, dan format yang menolak dibuka.
Bagaimana ini dibangun
QuietPix dibangun oleh seorang insinyur yang peduli untuk melakukannya dengan benar. Setiap alat dilindungi oleh pengujian otomatis yang menjalankan foto sungguhan melalui pipeline sungguhan di browser sungguhan sebelum perubahan apa pun dirilis. Situs ini sama sekali tidak memiliki backend. Tidak ada yang bisa diretas, tidak ada yang bisa bocor, tidak ada yang bisa disita lewat perintah pengadilan.
Lisensi open source
QuietPix berdiri di atas perangkat lunak open source yang luar biasa dan berjalan sepenuhnya di browsermu. Khususnya: ffmpeg.wasm (intinya berlisensi GPL-2.0-or-later; kode sumber lengkapnya tersedia di repositori tersebut serta di proyek hulu FFmpeg dan x264), libheif (LGPL-3.0) untuk dekode HEIC, PDF.js dan pdf-lib untuk pekerjaan PDF, codec Squoosh untuk AVIF dan WebP, serta Transformers.js dengan ONNX Runtime untuk AI di perangkat. Model AI-nya juga open source: GFPGAN (Apache-2.0) untuk restorasi wajah, DDColor (Apache-2.0) untuk pewarnaan, MODNet (Apache-2.0) untuk penghapusan latar belakang, Swin2SR (Apache-2.0) untuk peningkatan resolusi, dan detektor wajah YuNet dari OpenCV Zoo (MIT). Kami berterima kasih kepada semua pengelolanya.
Kontak
Masukan dan pertanyaan: infoquietpix@gmail.com
Cara kerjanya
Letakkan file di atas, pilih kualitas, lalu unduh tiap hasil satu per satu atau semuanya dalam satu ZIP. Kamu bahkan bisa memutus koneksi internet sebelum mengonversi.