Giới thiệu QuietPix

Vì sao trang này tồn tại

Hầu hết các công cụ ảnh miễn phí đều tải file của bạn lên máy chủ. Máy chủ thì tốn tiền, nên những công cụ đó đặt ra giới hạn: hạn mức mỗi ngày, trần dung lượng file, đóng dấu watermark, hệ thống credit. Và ảnh, tài liệu, thiết kế của bạn rốt cuộc nằm trên máy của người khác. QuietPix chọn một con đường khác. Trình duyệt hiện đại có thể chạy chính những codec và mô hình AI mà máy chủ vẫn chạy, ngay trên thiết bị của bạn, nhờ WebAssembly. Vì vậy chúng tôi gửi cả bộ máy xử lý đến cho bạn. File của bạn ở nguyên nơi chúng thuộc về. Chi phí của chúng tôi giữ ở mức gần bằng không. Các công cụ vẫn miễn phí và không giới hạn.

Những con số phía sau cách tiếp cận này

Kiến trúc này khả thi vì mặt bằng công nghệ đã thay đổi: WebAssembly hiện chạy trên khoảng 97% trình duyệt đang được sử dụng, nên một codec từng cần cả cụm máy chủ giờ chạy ngay trong tab của bạn. Trong khi đó, chi phí của mô hình cũ là có thật — file đính kèm email phình thêm khoảng 33% trên đường truyền vì mã hóa base64 (RFC 2045), còn Windows vẫn bán hỗ trợ HEVC/HEIC dưới dạng tiện ích trả phí trên Microsoft Store do vấn đề bản quyền codec. Mỗi công cụ của QuietPix tồn tại đâu đó trong khoảng trống ấy: trình duyệt đủ sức, giới hạn tùy tiện, và những định dạng nhất quyết không chịu mở.

Cách sản phẩm được xây dựng

QuietPix được xây dựng bởi một kỹ sư thật sự coi trọng việc làm cho đúng. Mỗi công cụ đều được phủ bởi các bài kiểm thử tự động chạy ảnh thật qua pipeline thật trong trình duyệt thật trước khi bất kỳ thay đổi nào được phát hành. Trang web hoàn toàn không có backend. Không có gì để hack, không có gì để rò rỉ, không có gì để bị trát tòa yêu cầu giao nộp.

Giấy phép mã nguồn mở

QuietPix đứng trên vai những phần mềm mã nguồn mở xuất sắc chạy hoàn toàn trong trình duyệt của bạn. Cụ thể: ffmpeg.wasm (phần lõi mang giấy phép GPL-2.0-or-later; toàn bộ mã nguồn có sẵn trong kho đó và trong các dự án gốc FFmpeg và x264), libheif (LGPL-3.0) để giải mã HEIC, PDF.js và pdf-lib cho các tác vụ PDF, bộ codec Squoosh cho AVIF và WebP, cùng Transformers.js với ONNX Runtime cho AI chạy trên thiết bị. Các mô hình AI cũng là mã nguồn mở: GFPGAN (Apache-2.0) để phục hồi khuôn mặt, DDColor (Apache-2.0) để tô màu ảnh, MODNet (Apache-2.0) để tách nền, Swin2SR (Apache-2.0) để phóng to ảnh, và bộ phát hiện khuôn mặt YuNet của OpenCV Zoo (MIT). Chúng tôi biết ơn tất cả những người bảo trì các dự án này.

Liên hệ

Góp ý và câu hỏi: infoquietpix@gmail.com

Cách hoạt động

Thả file vào ô phía trên, chọn chất lượng rồi tải từng kết quả về hoặc gom tất cả vào một file ZIP. Bạn thậm chí có thể ngắt mạng trước khi chuyển đổi.