Jevet 是完全免费的开源软件，任何人都可以永久免费使用！

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• 🤝 欢迎贡献代码、反馈问题或建议功能改进

• 多格式支持：PNG、JPG/JPEG、WEBP、GIF、JP2、TIFF、HEIF、ICNS、ICO
• 自定义设置：质量、尺寸、保留 EXIF 信息
• 水印功能：添加自定义文本水印
• 批量处理：一次处理多张图片，提高效率

• 多模型选择：

  • rmbg-1.4 - 综合效果最佳，适用于人物、动物、物体
  • bria-rmbg-2.0 - rmbg-1.4 升级版，效果更好但内存占用较高
  • u2net - 通用场景预训练模型，平衡性能与效果
  • u2net_human_seg - 专门针对人体分割优化
  • silueta - 轻量版 u2net，体积仅 43MB
  • isnet-general-use - 新一代通用场景模型

• 智能管理：自动模型下载、MD5 校验、版本管理

• 性能优化：

  • CPU 多线程推理优化
  • 图优化等级调整（Graph Optimization Level）
  • 内存使用监控与优化

• 现代化界面：Vue 3 + Ant Design Vue，支持明暗主题
• 国际化支持：中文/英文界面切换
• 批量处理：并行处理多张图片
• 预览导出：实时预览效果，一键导出结果
• 设置管理：路径配置、语言切换、模型管理、推理设置

• 内存：建议 8GB+ （大模型如 bria-rmbg-2.0 需要更多内存）
• 存储：至少 2GB 可用空间（用于模型文件）
• 显卡：所有平台均使用 CPU 推理（onnxruntime-node 暂不支持 GPU 加速）

• Node.js：22.x（项目使用 Volta 固定版本）
• 包管理器：npm 或 yarn

1. 前往 Releases 页面 下载对应系统的安装包
2. 安装并启动应用
3. 在设置中下载所需的 AI 模型
4. 开始使用！

# 克隆项目
git clone https://github.com/helson-lin/Jevet.git
cd Jevet

# 安装依赖
npm install

# 启动开发环境
npm run dev

# 构建生产版本
npm run app:dist

构建脚本会自动执行：TypeScript 类型检查 → Vite 打包 → Electron Builder 打包

Jevet/
├── electron/                 # Electron 主进程
│   ├── main/
│   │   ├── ipc/             # IPC 通信处理
│   │   │   ├── image.ts     # 图片处理与AI抠图
│   │   │   ├── config/      # 配置管理
│   │   │   └── file.ts      # 文件操作
│   │   ├── i18n/            # 后端国际化
│   │   └── index.ts         # 主进程入口
│   └── preload/             # 预加载脚本
├── src/                     # Vue 渲染进程
│   ├── pages/               # 功能页面
│   │   ├── ImgRemoveBg.vue  # AI抠图页面
│   │   ├── ImgProcess.vue   # 图片处理页面
│   │   └── Setting.vue      # 设置页面
│   ├── components/          # 公共组件
│   ├── store/               # Pinia 状态管理
│   ├── locales/             # 前端国际化
│   └── router.ts            # 路由配置
├── electron-builder.json5   # 打包配置
├── vite.config.ts           # Vite 构建配置
└── package.json             # 项目依赖

首次使用需要安装 Microsoft Visual C++ 运行库：

X64、 X86

1. 打开应用，点击左下角 设置 图标
2. 在 模型管理 区域选择需要的 AI 模型
3. 点击 下载 按钮，应用会自动下载并进行 MD5 校验
4. 下载完成后模型状态会显示为 ✅ 已下载

模型选择建议：

• 新手用户：推荐 u2net 或 silueta（体积小，速度快）
• 追求效果：选择 rmbg-1.4（综合效果最佳）
• 高端用户：尝试 bria-rmbg-2.0（效果更好，需要更多内存）

图优化等级：

• disabled - 关闭优化（最稳定，处理速度较慢）
• basic - 基础优化（推荐，默认选项，平衡性能与稳定性）
• extended - 扩展优化（更快但在某些环境可能不稳定）
• all - 全部优化（理论上最快，但可能引起兼容性问题）

注意：当前版本使用 CPU 推理，推荐保持默认的 basic 优化等级。如遇到兼容性问题，可降级到 disabled。

1. 进入 智能抠图 页面
2. 拖拽或点击上传图片（支持批量）
3. 选择已下载的 AI 模型
4. 选择输出格式（PNG 推荐，保持透明背景）
5. 点击 开始处理
6. 处理完成后可预览效果，点击 导出 保存结果

1. 进入 图片转码压缩 页面
2. 上传需要处理的图片
3. 设置输出参数：
   • 格式：PNG、JPG、WEBP 等
   • 质量：1-100（数值越高质量越好）
   • 尺寸：自定义宽高或保持原始比例
   • EXIF：是否保留图片元信息
   • 水印：添加文本水印（可选）
4. 点击 开始处理 批量转换

• 框架：Vue 3 + TypeScript
• 构建工具：Vite
• UI 库：Ant Design Vue
• 状态管理：Pinia
• 路由：Vue Router
• 样式：Tailwind CSS
• 国际化：Vue I18n

• 运行时：Electron + Node.js
• 图像处理：Sharp
• AI 推理：ONNX Runtime
• 文件处理：多种格式支持
• IPC 通信：Electron IPC

• 包管理：npm + Volta（版本管理）
• 代码规范：ESLint + Prettier
• 类型检查：TypeScript
• 打包工具：Electron Builder

我们欢迎所有形式的贡献！无论是代码、文档、测试、建议还是反馈。

1. Fork 此仓库到您的 GitHub 账户
2. Clone 您 fork 的仓库到本地
3. 创建新的功能分支：git checkout -b feature/amazing-feature
4. 进行您的修改和改进
5. 提交更改：git commit -m 'Add some amazing feature'
6. 推送到分支：git push origin feature/amazing-feature
7. 创建 Pull Request

• 🐛 Bug 修复：帮助修复已知问题
• ✨ 新功能：添加新的功能或改进
• 📚 文档：改进文档、添加示例
• 🌐 国际化：添加新语言支持
• 🧪 测试：增加测试覆盖率
• 🎨 UI/UX：改进界面设计和用户体验

# 克隆项目
git clone https://github.com/helson-lin/Jevet.git
cd Jevet

# 安装依赖
npm install

# 启动开发服务器
npm run dev

# 重新构建原生模块（如果需要）
npm run rebuild

# macOS 重新安装 sharp（如果需要）
npm run sharp:mac

• 使用 TypeScript 编写代码
• 遵循现有的代码风格
• 为新功能添加适当的注释
• 确保代码通过 ESLint 检查

如果 Jevet 对您有帮助，请考虑支持项目发展：

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本项目以 AGPL-3.0 协议开源。若您修改并通过网络向用户提供本软件（例如作为服务在线提供），需向该网络服务的用户开放对应版本的完整源代码及您的改动。

感谢以下开源项目和技术的支持：

• Electron - 跨平台桌面应用框架
• Vue.js - 渐进式 JavaScript 框架
• ONNX Runtime - 高性能机器学习推理引擎
• Sharp - 高性能图像处理库
• Ant Design Vue - 企业级 UI 组件库
• Vite - 下一代前端构建工具

特别感谢所有为 AI 模型训练和优化做出贡献的研究者和开发者。