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浏览器端去背景耗时基准
抠图侠的免费去背景把 BiRefNet_lite 模型下载到访客的浏览器里跑，图片不上传本站。代价是耗时完全由访客那台机器决定：有没有 WebGPU、WASM 能不能开多线程、图有多大，都会改变结果。所以这页不给一个数，给分布 —— 数字来自使用中的真实设备，按执行后端和设备档分开列，不是挑一台快机器测出来的宣传值。
真实设备遥测
近 90 天，共 17 条样本，最新一条 2026-09-08。
样本数少于 30 的组合会照常列出并标灰 —— 藏起来的话，读者就分不清「这一格没数据」和「这一格被我们挑掉了」。
| 阶段 | 后端 | 设备 | CPU 核数 | 样本 | p50 | p95 | 其中纯推理 p50 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 模型首次下载 | wasm-st | 移动 | 8-11 | 1(样本不足) | 68.15 s | 68.15 s | — |
| 模型首次下载 | webgpu | 移动 | 8-11 | 1(样本不足) | 15.64 s | 15.64 s | — |
| 模型缓存命中 | wasm | 移动 | 8-11 | 1(样本不足) | 478 ms | 478 ms | — |
| 模型缓存命中 | wasm-st | 移动 | 8-11 | 1(样本不足) | 294 ms | 294 ms | — |
| 模型缓存命中 | webgpu | 桌面 | 4-7 | 1(样本不足) | 354 ms | 354 ms | — |
| 模型缓存命中 | webgpu | 移动 | 8-11 | 1(样本不足) | 198 ms | 198 ms | — |
| 运行时加载 | wasm | 移动 | 8-11 | 1(样本不足) | 17.88 s | 17.88 s | — |
| 运行时加载 | wasm-st | 移动 | 8-11 | 2(样本不足) | 5.75 s | 5.85 s | — |
| 运行时加载 | webgpu | 桌面 | 4-7 | 1(样本不足) | 9.67 s | 9.67 s | — |
| 运行时加载 | webgpu | 移动 | 8-11 | 2(样本不足) | 24.29 s | 33.96 s | — |
| 首次抠图 | wasm-st | 移动 | 8-11 | 2(样本不足) | 44.06 s | 44.86 s | 43.32 s |
| 首次抠图 | webgpu | 桌面 | 4-7 | 1(样本不足) | 13.28 s | 13.28 s | 12.87 s |
| 首次抠图 | webgpu | 移动 | 8-11 | 2(样本不足) | 12.16 s | 12.30 s | 11.41 s |
基线（固定样本集实测）
基线测量待补：这一列必须是在一台写明型号的机器上真跑出来的，还没跑就先空着，不填估算值。
样本集
模型固定 768²/512² 输入，耗时随解码与前处理的像素量走、与画面内容无关；合成图把分辨率这一个变量固定住，且任何人都能用仓内脚本生成同样的字节。
自制合成图（CC0）。不含人像，不含任何第三方素材。 · scripts/benchmarks/make-samples.mjs
- s1: 640×480 (0.31 MP)
- s2: 1280×960 (1.23 MP)
- s3: 1920×1440 (2.76 MP)
- s4: 3000×2000 (6 MP)
- s5: 4032×3024 (12.19 MP)
方法与局限
- ·计时点在 src/lib/matting/birefnet-local.js 里，与真实抠图走的是同一条代码路径 —— 没有单独的「跑分模式」，测的就是用户按下按钮之后发生的事。
- ·模型首次下载 = 发起 fetch 到本地 gunzip 完成。传输的是 gzip 后的 39 MiB，本地解压成 47 MiB，因此这一格同时反映访客的网络，不是纯计算耗时。模型缓存命中 = 二次访问从 Cache API 读出来的时间。
- ·运行时加载 = ONNX Runtime 建 session 的耗时，含图优化与权重上显存/内存。WebGPU 建 session 失败后回落 WASM 的那次失败尝试不计入，只记最终生效的那次。
- ·首次抠图与后续抠图分开统计：第一次还要连带 WebGPU 管线编译与首个 kernel 的 JIT，跟稳态不是一回事，合成一个数会同时骗到两种读者 —— 只抠一张的人以为偏快，连着抠十张的人以为偏慢。「其中纯推理」是整条流程里 session.run 那一段，剩下的是解码、前处理与合成，跟图片分辨率走。
- ·p50 / p95 对窗口内的原始样本算，不是对每日分位数再平均 —— 分位数的平均没有统计含义。
- ·样本是访客浏览器自报的，没有鉴权也没有去重：同一个人抠十张会贡献十条。这一页测的是「抠一张图要多久」的分布，不是「有多少人在用」，但读者应当知道这条局限。
- ·耗时与图片内容无关：模型固定 768²（WebGPU）或 512²（WASM / 低内存设备）输入，任何图都会先被缩到这个尺寸。随分辨率变化的是解码与前处理，不是推理本身。
- ·设备档在浏览器里就分好桶再上报（8 核 → 「8-11」），原始值不出浏览器。所以这张表分不出具体机型，只分得出量级。
这页的数据是怎么收的
遥测只上报耗时数字和粗分桶的设备档（桌面/移动、CPU 核数档、内存档、输入分辨率档、执行后端、模型版本）。不上报图片、图片的任何派生特征、文件名、User-Agent 原文、referrer、IP，也不带 cookie，样本里没有能指向某个人的字段。完整说明见隐私政策。
隐私政策 →读取遥测开关…
下载原始汇总
两个格式内容相同，含页面上标灰的那些行。授权 CC BY 4.0，转载请注明来源与取数日期。