免裝App,8款免費網頁工具,輕鬆解決日常修圖需求
免裝App,8款免費網頁工具,輕鬆解決日常修圖需求

平時用電腦辦公、寫作的時候,我們難免會遇到圖片處理的問題:比如說格式轉換、壓縮、去背以及美化等等,而這些相對簡單的操作往往需要我們安裝各類動輒幾百MB的複雜軟體,同時也要付出相對的時間和上手成本,更不用提這類工具往往有著不便宜的售價。

事實上,你大可不必如此。只要有網路,我們僅需打開瀏覽器前往特定的網頁就能進行圖片處理,而且用完關閉瀏覽器即可,即開即用,十分輕量化!本文就幫你收集了一些免費好用的線上工具,可以讓你更「輕量化」地處理圖片。

線上去背:remove.bg

remove.bg是近期熱門的線上圖片處理工具。它是一款使用AI技術,透過複雜的機器學習過程,訓練出足以分辨前景人物和背景的工具。僅需五秒鐘的時間,remove.bg便能幫你去除圖片背景,實現自動去背。

圖片處理工具1.png
remove.bg
圖/ 少數派

我以長髮女性的圖片進行了測試,remove.bg確實可在5s左右的時間將圖片中的人物與背景分離,而且在平時人像去背較為花費時間的頭髮髮絲部份,也能夠表現出不錯的效果。

圖片處理工具2-1.png
髮絲細節處理也十分出色
圖/ 少數派

倘若你對結果不滿意,remove.bg還提供了「橡皮擦」工具,自己手動進行調整,但是remove.bg目前並不支持調整橡皮圈的半徑大小。此外,你還可以為去背後的人像添加顏色或圖片這類自訂背景。

圖片處理工具2.gif
調整背景顏色
圖/ 少數派

根據網站中的介紹,目前該機器學習模型只能準確判斷圖片中的人像,其團隊也正致力開發支援其他類型的圖像功能。值得注意的是,免費版本remove.bg輸出的圖片限制最大尺寸為625×400,更大的尺寸輸出以及API等功能需要付費訂閱才可享有。

Emoji填充圖片:Emoji Mosaic

不難發現,如今的社交聊天已經離不開Emoji表情符號,細心的讀者也會注意到,我們的文章裡也會經常出現它。

而Emoji Mosaic這款免費的網站工具,主要功能則是「展現」了Emoji表情的另類用途:使用Emoji表情來填充你上傳的任意圖片,讓你的圖片處理變得格外特殊。

進入Emoji Mosaic網站後,我們只需選擇圖片上傳即可。Emoji Mosaic 自動為圖片填充表情,有意思的是,頁面還會為你展示填充的過程。

圖片處理工具3.gif
填充過程
圖/ 少數派

Mockup展示圖製作:Smartmockups

Mockup即模型圖,按我個人的理解,就是指透過圖片處理工具將產品畫面整合到實體裝置中的圖片。我們常常看到應用介面置入手機的圖文封面,就是Mockups的一種。

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少數派文章題圖中的Mockup
圖/ 少數派

相比於直接展示產品畫面,Mockup看起來就跟真的在實際場景中使用一樣,讓圖片整體的觀感與質感會有不小的提升。但其製作方法常常需要通過專業的繪圖類應用(如:Photoshop、Sketch)實現,步驟稍顯繁瑣。

而網站Smartmockups便解決了這一繁瑣問題。你僅需上傳螢幕截圖,它便能自動為你將截圖整合到所選圖片的手機畫面之中,且無需註冊帳戶即可下載。除了常見的手機、電腦等電子設備的Mockup,Smartmockups還支援水杯、T恤等實體物品的Mockup,方便你在製作前查看圖案的實際效果。

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圖/ 少數派

值得注意的是,免費版本僅提供了200個免費模型和基本的功能,更多的模型及高級功能需訂閱才能開通。

圖片壓縮:TinyPNG

無論是文字作者、攝影師、設計師,還是其他想透過社群分享圖片內容的人,都曾遇過圖片過大而出現無法上傳、載入慢的情況。

事實上,這也可以透過線上的網頁工具得到解決,老牌的圖片壓縮網站TinyPNG便是最優選擇。雖然直到現在依然缺乏中文支持,但簡單的拖曳上傳也很容易上手。

圖片處理工具6.png
TinyPNG
圖/ 少數派

根據官方的描述,TinyPNG採用的是quantization壓縮演算法,在快速完成壓縮大小的同時,也能清晰度、色彩方面保持著不錯的效果。目前支援圖片檔案類型為PNG、JPG。

不過,免費版有著圖片單張5MB的大小限制,如果有需要也可以購買專業版,不僅沒有單張5MB的限制,還能一次性批量壓縮更多的圖片。

立體像素圖:voxelize-image

圖元作為一種趣味、獨特的藝術創作風格,一直備受部分群體推崇,而從其衍生出的立體圖元,更是將趣味性進一步提高!Voxelize Image 便是幫你將圖片轉換為立體圖元風格的線上工具。

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Voxelize Image
圖/ 少數派

雖然網站介面為英文,但操作上十分簡單易用,只需在右下角的方框中上傳圖片,它便會自動把圖片轉換成趣味性十足的立體圖元效果:

圖片處理工具8.gif
少數派Logo立體像素化
圖/ 少數派

此外,Voxelize Image還在右方的功能表中提供了多項參數設置,比如說色彩、光源、金屬質感等等,讓你可以輕鬆創作出滿意的立體像素圖片。

文字雲圖製作:WordArt

文字雲圖是指對文本中出現頻率較高的「關鍵字」予以視覺化的展現,並詞過濾掉大量的低頻低質的文本資訊,使得瀏覽者一看便清楚資料資訊的主體,比如說:

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詞雲圖
圖/ 少數派

這樣的視覺優勢,讓文字雲圖的適用場景變得十分廣泛。但事實上,很多人都曾嘗試過模仿,但動起手後卻發現,製作這種圖形不僅耗時,而且最終的成果遠遠不如網上那般錯落有致。但有了WordArt,詞雲圖的製作就變得非常簡單了。

進入網站點擊「Create Now」開始製作後,我們可先輸入關鍵字文本資訊,(支援自訂文字的方向、出現次數、大小等等);然後選擇或上傳圖案作為文字雲填充背景即可點擊預覽。

圖片處理工具10.png
少數派詞雲圖
圖/ 少數派

倘若對自動生成的圖片不滿意,WordArt也提供了工具幫助你進一步調整。

不過需要注意的是,WordArt網站內置的字體並不支援中文,所以在製作中文文字雲圖時,我們需要自行上傳中文字體,以確保中文能夠正常顯示。

「抖音風格」圖片製作:PhotoMosh

去年科幻電影《攻殼機動隊》的宣傳海報設計,進一步讓故障藝術(Glitch Art)被更多的人所瞭解。

故障藝術風格,就是指顯示裝置因為故障,如電壓不穩、螢幕壞點等顯示的內容與原圖出現誤差(包括顏色誤差、圖形錯位等)而導致的圖形樣式。非常流行的抖音風格也是其中的一種,視覺效果相當震撼。

圖片處理工具11.png
圖/ 少數派

而如果你想製作這種風格的照片,那麼便不可錯過一鍵生成故障藝術的線上網頁:PhotoMosh

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PhotoMosh
圖/ 少數派

使用方法很簡單,直接上傳圖片即可在右方的功能表列中生成多達27種故障特效,並且每一種特效均支持參數調節。PhotoMosh甚至還增加了隨機功能鍵「MOSH」,為糾結症用戶提供一劑良藥呀。

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少數派 & 故障藝術
圖/ 少數派

此外,生成的特效圖還支持靜圖 / 動圖 / 影片三種格式匯出,幫助你製成一個完整的故障藝術作品。

全能的圖片編輯器:iLoveIMG

圖片線上處理工具中,不可不介紹的當然是全能的圖片編輯器:iLoveIMG。

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iLoveIMG
圖/ 少數派

相比於上文介紹的工具,iloveimg的功能顯然更為強大,不僅支援圖片壓縮、添加濾鏡,還支援格式轉換、加浮水印等豐富的編輯功能,基本能夠滿足普通使用者日常的圖片編輯需求。

另外,iloveimg還支持直接在設置中切換為中文顯示,對中文使用者也更為友善。

本文授權轉載自:少數派

關鍵字: #數位工具
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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