Wie Araluma funktioniert

Die kurze Antwort

Araluma verwendet eine hybride Architektur: Zwei Tools laufen vollständig in Ihrem Browser ohne Upload, und zwei Tools leiten eine einzelne Netzwerkanfrage durch unsere eigene Infrastruktur, wenn der Browser die Qualität nicht erreichen kann. Wir zeigen Ihnen in jedem Tool und auf dieser Seite, welcher Pfad gerade aktiv ist.

Tool	Wo die Verarbeitung stattfindet
Circle Crop	100 % in Ihrem Browser, Canvas API. Kein Upload, funktioniert offline.
Compress-Vorschau (Schieberegler + Formatvergleich)	100 % in Ihrem Browser, canvas.toBlob. Kein Upload.
Compress-Download (final)	Ein Roundtrip zu unserem Dienst unter api.araluma.com (Fastify + sharp + libvips auf einem VPS in Deutschland).
Remove Background	Ein Roundtrip zu einem Cloudflare Worker, der BiRefNet auf den Edge-GPUs von Cloudflare ausführt, mit einem WebAssembly-Fallback in Ihrem Browser, wenn die Cloud nicht erreichbar ist.

Sie können die clientseitigen Angaben in etwa 30 Sekunden überprüfen: Öffnen Sie die DevTools → Network, leeren Sie das Protokoll, und verwenden Sie dann Circle Crop oder den Compress-Vorschau-Schieberegler — Sie werden sehen, dass keine Anfrage mit Ihren Bilddaten die Seite verlässt. Bei den zwei server-seitigen Tools sehen Sie genau einen Upload pro Vorgang, an die oben genannten Endpunkte.

Warum hybrid

Die meisten Online-Bildtools befinden sich an einem der beiden Extreme: Alles auf einen Server hochladen (Sie warten auf Roundtrips, und der Betreiber behält Ihre Datei), oder alles im Browser (Sie bezahlen bei den Kodierungs- und KI-Schritten mit Qualität und Geschwindigkeit). Keines der beiden Extreme gewinnt überall.

Wir haben uns für clientseitig entschieden, wo Browser bereits ausgezeichnet sind — das <canvas>-Element übernimmt Zuschneiden, Drehen und die verlustbehaftete Vorschau-Kodierung in JPG/WebP —, und für serverseitig, wo der Browser messbar schlechter abschneidet:

• Bildkomprimierung beim finalen Download. Serverseitiges sharp + libvips 8.17 erzeugt Dateien, die 10–15 % kleiner sind als Browser-Encoder bei gleicher visueller Qualität, und bietet Zugang zu AVIF-Geschwindigkeits- und Chroma-Abstimmung sowie JPEG-XL-Ausgabe, die der Browser nicht anbietet. Der Schieberegler und die Vorschau laufen weiterhin in Ihrem Browser, damit die Iteration sofort bleibt; nur der „Download”-Tap geht durch unseren Dienst.
• KI-Hintergrundentfernung auf dem Standard-Pfad. Das BiRefNet-Modell, das Cloudflares cf.image.segment ausführt (dieselbe Architektur wie remove.bg), benötigt eine echte GPU, um in 1–3 Sekunden fertig zu werden. Der In-Browser-Fallback (ISNet über ONNX Runtime + WebAssembly) funktioniert, dauert beim ersten Durchlauf 20–40 Sekunden plus 2–10 Sekunden danach, und erzeugt bei Haaren, Fell und feinen Kanten eine sichtbar gröbere Ausschneidung.

Der Preis, den wir für den serverseitigen Pfad bei diesen beiden Tools akzeptieren, ist ein Roundtrip pro Vorgang. Der Preis, den wir durch den clientseitigen Ansatz bei allem anderen vermeiden (Circle Crop, Compress-Vorschau), ist der Roundtrip- Aufwand für die Teile des Workflows, die am schnellsten iterieren.

Die Pipeline, Schritt für Schritt

1. Sie wählen eine Datei aus

Über den Dateiauswähler, Drag-and-Drop oder Einfügen übergibt der Browser JavaScript ein File-Objekt. JavaScript liest die Bytes mit FileReader oder Blob.arrayBuffer(). In diesem Schritt wird die Datei zu keinem Zeitpunkt über das Netzwerk gesendet, unabhängig davon, welches Tool Sie verwenden.

2. Der Browser dekodiert das Bild

Moderne Browser können JPG, PNG, WebP, GIF und AVIF nativ dekodieren. Wir verwenden createImageBitmap(), um die rohen Bytes in eine Bitmap umzuwandeln, mit der die GPU außerhalb des Haupt-Threads arbeiten kann. Für HEIC in Browsern, die es nicht nativ dekodieren, greifen wir auf einen WebAssembly-Decoder zurück, der lokal in Ihrem Browser läuft.

3. Das Tool erledigt seine Aufgabe — hier gabeln sich die Pfade

• Circle Crop. Eine Canvas-2D-Pixeltransformation mit einem kreisförmigen Clip-Pfad. Die Bitmap wird in einem <canvas> bei der gewählten Rotation und Zoom gezeichnet, der kreisförmige Clip wird angewendet, und das Innere des Kreises wird als ImageData zurückgelesen. Cropper.js übernimmt die interaktive Zuschneidemaske. Vollständig in Ihrem Browser.
• Compress — Vorschau und Schieberegler. Kodiert JPG, PNG, WebP oder AVIF mit canvas.toBlob neu, damit die Nebeneinander-Vorschau aktualisiert wird, während Sie den Qualitätsschieberegler bewegen. Vollständig in Ihrem Browser. Noch kein Upload.
• Compress — Download. Wenn Sie auf „Download” tippen, wird das Bild einmal an api.araluma.com gesendet (ein Fastify-Dienst auf einem VPS in Deutschland, betrieben von Hostinger, Node 24 + sharp 0.34 + libvips 8.17, dieselben C-Bibliotheken, die Squoosh auf seinem Server-Pfad verwendet). Es wird mit denselben Parametern, die Sie in der Vorschau festgelegt haben, neu kodiert, und die Bytes werden zurück an Ihren Browser gestreamt. Der Dienst führt einen mandantengetrennten, inhaltsadressierten Cache (ein Hash der Eingabe-Bytes + Parameter) mit einer Obergrenze von 500 MB, damit ein erneuter Download desselben Bildes mit denselben Einstellungen die gecachten Bytes wiedergibt — der Cache wird nicht nach Ihnen, Ihrer IP oder Ihrem Dateinamen indiziert. Wenn der Dienst nicht erreichbar ist, fällt das Tool auf den In-Browser-Vorschau-Blob zurück.
• Remove Background — Standard-Cloud-Pfad. Das Bild wird einmal zu einem Cloudflare Worker (araluma-bg-remover) hochgeladen, in einem privaten R2-Bucket (araluma-bg-temp) zwischengespeichert, von Cloudflares cf.image.segment-Transformation verarbeitet, die das BiRefNet-Modell auf Cloudflares Edge-GPUs ausführt, und der Ausschnitt wird zurückgestreamt. Das zwischengespeicherte R2-Objekt wird innerhalb einer Stunde durch eine R2-Lifecycle-Regel gelöscht, unabhängig vom Ergebnis. Ein typisches Foto wird in 1–3 Sekunden fertig. Tägliche Pro-IP- und 5-MB-Upload-Obergrenzen halten den kostenlosen Betrieb nachhaltig.
• Remove Background — WebAssembly-Fallback. Wenn der Worker nicht erreichbar ist (Ihre Verbindung abbricht, Sie sich hinter einer strengen Firewall befinden, das tägliche Kontingent erschöpft ist oder die Datei die 5-MB-Cloud-Obergrenze überschreitet), wechselt das Tool transparent zum ISNet-Modell, das lokal in Ihrem Browser über ONNX Runtime Web mit WebAssembly ausgeführt wird. Der erste Durchlauf lädt das ~80 MB große Modell herunter und dauert 20–40 Sekunden; nachfolgende Durchläufe dauern 2–10 Sekunden. Auf diesem Pfad findet kein Upload statt — Sie können das in den DevTools überprüfen.

4. Sie laden das Ergebnis herunter

Die Ausgabe-Bitmap wird in einen Blob kodiert, in eine object URL eingebettet und dem Standard-Datei-Speicher-Dialog Ihres Browsers angeboten. Die Datei erscheint auf Ihrer Festplatte.

So überprüfen Sie es selbst

Wählen Sie die Methode, die Sie bevorzugen:

Methode 1 — Beobachten Sie den Network-Tab

1. Öffnen Sie Araluma in einem neuen Tab und öffnen Sie die DevTools → Network.
2. Verwenden Sie Circle Crop oder den Compress-Vorschau-Schieberegler. Sie sehen Anfragen nur für HTML/CSS/JS/Schriften sowie die relevanten WebAssembly-Module beim ersten Einsatz. Keine Anfrage wird Ihre Bilddaten übertragen.
3. Verwenden Sie nun Compress → Download oder Remove Background. Sie sehen genau einen POST an api.araluma.com (Compress) bzw. an den Remove-Background-Worker, der Ihr Bild enthält — und eine Antwort mit dem Ergebnis. Zeigen Sie mit der Maus auf eine Anfrage, um Größe und Timing zu sehen.

Die Spalte „Initiator” zeigt Ihnen, welches Skript jede Anfrage ausgelöst hat, und die Spalte „Type” zeigt, was gesendet wurde. Wir verbergen keines von beidem.

Methode 2 — Verwenden Sie die Tools offline

1. Laden Sie eine beliebige Araluma-Tool-Seite. Verwenden Sie Remove Background einmal mit einem kleinen Bild, damit das In-Browser-ISNet-Modell gecacht ist.
2. Öffnen Sie die DevTools → Network → aktivieren Sie Offline (oder schalten Sie das WLAN aus).
3. Laden Sie die Seite neu; die statischen Assets sind gecacht, sie lädt also noch.
4. Testen Sie jedes Tool:
   • Circle Crop und die Compress-Vorschau funktionieren weiterhin — sie benötigten das Netzwerk nie.
   • Compress-Download fällt auf den In-Browser-Vorschau-Blob zurück (leicht weniger effizienter Encoder, aber funktional).
   • Remove Background fällt auf das ISNet-WebAssembly-Modell zurück und funktioniert ohne ausgehende Anfrage.

Wenn die vier Tools offline funktioniert haben (eines leicht eingeschränkt, drei identisch), hat per Definition kein Server Ihr Bild gesehen.

Was wir sehen — und was wir nicht sehen

Auf den clientseitigen Pfaden sehen wir nichts über Ihr Bild. Es gibt keine Anfrage, die wir einsehen könnten, keinen Cache, in dem sie gespeichert wäre, keine Protokollzeile, die wir durchsuchen könnten.

Auf den serverseitigen Pfaden:

• Compress-Download sieht die Bildbytes für die Dauer der Kodierung (typischerweise einige hundert Millisekunden), hält einen inhaltsadressierten Cache-Eintrag für die Cache-Laufzeit und das war’s. Der Cache wird nicht nach Benutzer, IP, Dateiname oder einem Bezeichner indiziert, mit dem wir „Ihre” Bilder finden könnten. Wir protokollieren keine Bildinhalte. Der Kodierungsdienst wird von denselben zwei Mandanten gemeinsam genutzt, die v1 vor der Umstellung bedient hat, mit mandantenspezifischem CORS, Rate-Limiting und HMAC-signierten kanonischen URLs.
• Remove Background sieht das Bild für die Dauer des Staging-Uploads und des Segmentierungsaufrufs (typischerweise insgesamt 1–3 Sekunden), danach wird die zwischengespeicherte Kopie durch die R2-Lifecycle-Regel gelöscht. Wir senden Ihre Bytes niemals an einen externen Modellanbieter — das BiRefNet-Modell läuft innerhalb der eigenen Infrastruktur von Cloudflare, nicht über eine externe API wie remove.bg, fal.ai oder Replicate.

Auf jedem Pfad zeichnet unser Analytics-Anbieter (Cloudflare Web Analytics) aggregierte Seitenaufruf-Daten auf — URL, Land, Browser-Familie, Core Web Vitals. Keine Cookies, keine persistenten Bezeichner, nichts, das einer Person zugeordnet werden kann.

Bei Tools, die beim ersten Einsatz ein WebAssembly-Modul herunterladen (der HEIC-Decoder, das ISNet-ONNX-Modell), sieht unser Hosting-Anbieter, dass jemand das Modul abgerufen hat — genauso wie er sieht, dass jemand die CSS-Datei abgerufen hat. Das Modul selbst enthält keine Informationen über Ihr Bild.

Das vollständige Dateninventar finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.

Der Technologie-Stack

Für Interessierte:

• Astro — der Static-Site-Generator. Jede Seite wird als reines HTML ausgeliefert, mit progressiv verbessertem JavaScript in „Islands” nur dort, wo interaktive Tools leben.
• Vanilla CSS mit benutzerdefinierten Eigenschaften — kein Tailwind, kein CSS-in-JS. Das gesamte Designsystem steckt in einer einzigen tokens.css-Datei.
• canvas.toBlob / <canvas> — JPEG-, PNG-, WebP-, AVIF-Kodierung (browserunterstützt) in der Compress-Vorschau und für Circle Crop.
• Cropper.js — die Interaktionsschicht des Zuschneiderechtecks.
• ONNX Runtime Web — führt den ISNet-WebAssembly-Fallback für Remove Background aus.
• Cloudflare Pages — hostet den statischen Build und liefert ihn vom Edge aus.
• Cloudflare Workers + R2 + cf.image.segment (BiRefNet) — die Standard-Remove-Background-Pipeline.
• Fastify + sharp 0.34 + libvips 8.17 auf Node 24 — der Compress-Download-Dienst unter api.araluma.com, auf einem Hostinger-VPS in Deutschland.
• Cloudflare Web Analytics — aggregierte, cookiefreie Seitenaufrufzählung.

Browser-Unterstützung

Alle Tools funktionieren in der aktuellen und der vorherigen Version von Chrome, Firefox, Safari und Edge — Desktop und Mobil. Die Website verwendet Progressive Enhancement: Wo ein Browser eine neuere API unterstützt (z. B. showSaveFilePicker, OffscreenCanvas), verwenden wir sie; wo nicht, greifen wir auf das ältere Äquivalent zurück. Es gibt keine „Ihr Browser wird nicht unterstützt”-Schranke.

Die einzigen harten Voraussetzungen sind JavaScript (für jedes Tool) und eine Netzwerkverbindung (nur bei Compress-Download oder dem Standard-Remove- Background-Pfad — die anderen Pfade laufen nach dem ersten Seitenaufruf vollständig offline).

Fragen

Etwas, das wir nicht behandelt haben? Schreiben Sie uns an support@araluma.com. Technische Fragen sind herzlich willkommen.