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RoundCut 如何运作

技术细节说明每个工具做什么、在哪里运行，以及您如何自行验证。

简短说明

RoundCut 采用混合架构：大多数工具完全在您的浏览器中运行，零上传，而少数工具会在浏览器无法匹敌质量时，将单次网络请求路由到我们自己的基础设施，并且始终带有一个不可见的客户端回退。我们会告诉您当前所在的路径，在每款工具中，也在本页面上。

下面的表格是代表性的，并非详尽列举（新工具会定期上线）。它为每一类路径各举一个例子：

示例工具工作在哪里进行
Circle Crop（仅浏览器）100% 在您的浏览器中，Canvas API。没有上传，可离线工作。
Compress 预览（仅浏览器）100% 在您的浏览器中，canvas.toBlob。没有上传。滑块保持即时。
Compress 最终下载（涉及服务器）与我们位于 api.roundcut.com.br 的服务往返一次（德国 VPS 上的 Fastify + sharp + libvips），并带有浏览器回退。
Remove Background（涉及服务器）与一个 Cloudflare Worker 往返一次，它在 Cloudflare 边缘 GPU 上运行 BiRefNet，当云端无法连接时在您的浏览器中带有 WebAssembly 回退。

裁剪、调整尺寸、格式转换（AVIF 编码除外），以及 Compress 预览，全都完全在您的浏览器中运行。背景移除、Compress 下载、AI 放大、AVIF 编码，以及多图 PDF，每一项都会路由单次请求，并在云端无法连接时回退到浏览器。

您可以在大约 30 秒内验证客户端的说法：打开 DevTools → Network，清空日志，然后使用一款仅浏览器的工具，比如 Circle Crop 或 Compress 预览滑块，您会看到没有任何携带您图像字节的请求离开页面。对于涉及服务器的工具，您会看到每次操作恰好一次上传，发往具名的 endpoint。

为什么用混合方式

大多数在线图像工具都处于某一极端：把所有内容上传到服务器（您要等待往返，运营方还会留存您的文件），或者全在浏览器中（您在编码/AI 步骤上付出质量和速度的代价）。两个极端都不可能在所有场景中取胜。

我们在浏览器已经出色的地方选择客户端，<canvas> 元素负责裁剪、旋转、调整尺寸，以及 JPG/WebP 的有损预览编码，而在浏览器仍有可测量差距的地方选择服务端：

  • 图像压缩，在最终下载时。服务端的 sharp + libvips 8.17 在相同视觉质量下，逐字节生成比浏览器编码器小 10-15% 的文件，并提供浏览器不暴露的 AVIF 速度/色度调校以及 JPEG XL 输出。滑块/预览仍在您的浏览器中运行，以保持每次调整都即时，只有”下载”那一下会经过我们的服务。
  • AI 背景移除和 AI 放大，在默认路径上。这些模型（用于分割的 BiRefNet、用于放大的超分辨率）需要真正的 GPU 才能在数秒内完成。浏览器内的回退能用，但更慢，并且在头发、毛发和细小边缘处会产生肉眼可见更粗糙的结果。
  • AVIF 编码，在转换时。浏览器内的 AVIF 编码器在某些设备上较慢，因此 AVIF 输出会把一次请求路由到压缩 Worker，并以浏览器主线程编码作为回退。

我们为这些路径选择服务端而接受的代价，是每次操作一次往返。而我们在其他所有地方坚持客户端所避免的代价，是把往返开销加在工作流中迭代最频繁的部分上。

流程，一步一步

1. 您选择一个文件

通过文件选择器、拖放或粘贴，浏览器把一个 File 对象交给 JavaScript。JavaScript 用 FileReader 或 Blob.arrayBuffer() 读取这些字节。在这一步的任何时刻，文件都不会通过网络发送，无论您使用哪款工具。

2. 浏览器解码图像

现代浏览器原生解码 JPG、PNG、WebP、GIF 和 AVIF。我们用 createImageBitmap() 把原始字节变成 GPU 可以处理的 bitmap，在主线程之外完成。对于浏览器无法原生解码的 HEIC，我们回退到一个在您浏览器中本地运行的 WebAssembly 解码器。

3. 工具开始干活，路径在这里分叉

  • 仅浏览器工具（裁剪、调整尺寸、转换为 PNG/JPEG/WebP 的格式转换、Compress 预览）。一个 Canvas 2D 像素变换或一个 WebAssembly codec 在本地重新编码 bitmap。结果无需任何上传即可就绪。Cropper.js 为裁剪工具处理交互式裁剪框，canvas.toBlob 处理预览的重新编码。完全在您的浏览器中。
  • Compress，下载。 当您点击”下载”时，图像会被发送一次到 api.roundcut.com.br（一个运行在德国 VPS 上、由 Hostinger 运营的 Fastify 服务，Node 24 + sharp 0.34 + libvips 8.17，与 Squoosh 在其服务端路径上所用的是同一批 C 库）。它会按您在预览中设定的相同参数重新编码，字节再流式返回到您的浏览器。该服务保留一个按租户隔离、内容寻址的缓存（输入字节加参数的哈希），上限为 500 MB，因此用相同设置重新下载同一张图像会重放缓存的字节，缓存不按您、IP 或文件名建立索引。如果服务无法连接，工具会回退到浏览器内的预览 blob。
  • Remove Background，默认云端路径。 图像被上传一次到一个 Cloudflare Worker，暂存在一个私有 R2 存储桶中，由 Cloudflare 的 cf.image.segment 转换处理，它在 Cloudflare 边缘 GPU 上运行 BiRefNet 模型，抠图结果再流式返回。无论结果如何，暂存的 R2 对象都会由一条 R2 生命周期规则在一小时内删除。一张普通照片在 1-3 秒内完成。按 IP 的每日上限和 5 MB 的上传上限让免费层级保持可持续。
  • 其他云端支持的工具（AI 放大、AVIF 编码、多图 PDF）遵循相同的形态：向具名基础设施发出一次请求（用于超分辨率的云端图像 API、用于 AVIF 编码的压缩 Worker、用于多图 PDF 的我们的 VPS 服务），结果流式返回，若该请求失败则有一个不可见的浏览器内回退。
  • WebAssembly 回退。 如果相关的云端路径无法连接（您的网络中断、您身处严格的防火墙之后、每日配额已满，或文件超过云端上限），工具会不动声色地切换到一个在您浏览器中运行的本地模型或 codec，例如通过 ONNX Runtime Web 配合 WebAssembly 运行的 ISNet 背景移除模型。首次运行会下载模型，因此较慢，后续运行更快。这些回退路径上没有上传，您可以在 DevTools 中验证。

4. 您下载结果

输出的 bitmap 被编码成一个 Blob，包进一个 object URL，再提供给您浏览器的标准文件保存对话框。文件就出现在您的磁盘上。

如何亲自验证

挑您喜欢的方式：

方法 1. 观察 Network 标签页

  1. 在一个新标签页中打开 RoundCut，并打开 DevTools → Network。
  2. 使用一款仅浏览器的工具，Circle Crop 或 Compress 预览滑块。您只会看到对 HTML/CSS/JS/字体的请求，外加首次使用时相关的 WebAssembly 模块。不会有任何请求携带您的图像字节。
  3. 现在使用一款涉及服务器的工具，Compress → 下载 或 Remove Background。您会看到恰好一个携带您图像的 POST，以及一个带回结果的响应。把鼠标悬停在任意请求上即可看到大小和耗时。

“Initiator” 列告诉您是哪个脚本触发了每个请求，“Type” 列告诉您发送了什么。这两者我们都不隐藏。

方法 2. 离线使用这些工具

  1. 加载任意 RoundCut 工具页面。在一张小图上使用一次 Remove Background，让浏览器内的 ISNet 模型被缓存。
  2. 打开 DevTools → Network → 勾选 Offline（或关闭 Wi-Fi）。
  3. 重新加载页面，静态资源已被缓存，所以它仍能加载。
  4. 试试这些工具：
    • 仅浏览器工具（Circle Crop、调整尺寸、Compress 预览）照常工作，它们从来就不需要网络。
    • Compress 下载 回退到浏览器内的预览 blob（编码效率略低，但可用）。
    • Remove Background 回退到 ISNet 的 WebAssembly 模型，在没有任何对外请求的情况下工作。

如果这些工具在离线时仍能工作（云端支持的略有下降，仅浏览器的完全一致），那么按定义就没有任何服务器看过您的图像。

我们看得到什么，看不到什么

在客户端路径上，我们对您的图像一无所知。没有请求可看，没有缓存可存它，没有日志行可 grep。

在服务端路径上：

  • 压缩与 PDF 服务在编码期间（通常几百毫秒）看到图像字节，按缓存 TTL 保留一条内容寻址的缓存条目，仅此而已。缓存不按用户、IP、文件名或任何我们能用来找到”您”的图像的标识符建立索引。我们不记录图像内容。该编码服务在切换之前 v1 所服务的同样两个租户之间共享，带有按租户的 CORS、限流，以及 HMAC 签名的规范 URL。
  • Remove Background 和其他 AI 路径在暂存上传和模型调用期间（通常几秒）看到图像，之后暂存副本由一条 R2 生命周期规则删除。BiRefNet 模型运行在 Cloudflare 自己的基础设施内部，而不是某个 remove.bg / fal.ai / Replicate 风格的外部 API 上。

在每一条路径上，我们的分析提供方（Cloudflare Web Analytics）记录页面浏览量的汇总数据。URL、国家/地区、浏览器系列、Core Web Vitals。没有 Cookie，没有持久标识符，没有任何与个人关联的东西。

对于在首次使用时下载一个 WebAssembly 模块的工具（HEIC 解码器、ISNet 的 ONNX 模型），我们的托管服务方会看到有人取走了该模块，就如同它看到他们取走 CSS 文件一样。模块本身不包含任何关于您图像的信息。

完整的数据清单在我们的隐私政策中。

技术栈

给好奇的人：

  • Astro，静态网站生成器。每个页面都以纯 HTML 形式发布，仅在有交互式工具的地方带有渐进增强的 JavaScript “孤岛”。
  • 带自定义属性的原生 CSS，没有 Tailwind，没有 CSS-in-JS。整个设计系统就是一个 tokens.css 文件。
  • canvas.toBlob / <canvas>。仅浏览器工具中的 JPEG、PNG、WebP、AVIF（浏览器支持的）编码，以及全部裁剪和调整尺寸的工作。
  • Cropper.js，裁剪矩形的交互层。
  • ONNX Runtime Web，为 Remove Background 运行 ISNet 的 WebAssembly 回退。
  • Cloudflare Pages，托管静态构建，从边缘提供服务。
  • Cloudflare Workers + R2 + cf.image.segment（BiRefNet），默认的 Remove Background 流水线。
  • Node 24 上的 Fastify + sharp 0.34 + libvips 8.17，api.roundcut.com.br 上的压缩与 PDF 服务，运行在德国的一台 Hostinger VPS 上。
  • Cloudflare Web Analytics，汇总的、无 Cookie 的页面浏览量统计。

浏览器支持

每款工具都能在 Chrome、Firefox、Safari 和 Edge 的当前版本与上一版本上运行，桌面和移动端皆可。本站采用渐进增强：在浏览器支持较新 API（例如 showSaveFilePicker、OffscreenCanvas）的地方我们就用它，在不支持的地方我们回退到较旧的等价方案。这里没有”您的浏览器不受支持”的拦阻墙。

唯一的硬性要求是 JavaScript（任何工具都需要）和网络连接（只有在默认路径上使用云端支持的工具时才需要，仅浏览器工具在首次页面加载后完全离线运行）。

疑问

有什么我们没讲到的吗？发邮件至 support@roundcut.app。欢迎技术问题。