核心优势
多种计算方案
支持WebGL、WebGPU、WASM、CPU、NodeGL多种计算方案调用本地GPU、CPU或服务端算力，加速推理
高性能、低延迟
提供算子融合、WebGL Pack数据并行计算以及FP16量化等优化策略提升推理性能，降低网络延迟。
保障隐私及安全
本地处理用户数据，保证隐私安全；提供全方位模型加密服务，无需担心模型安全问题。
工具支持
提供数据流处理工具库，支持WebRTC视频流、轻量OpenCV等工具。
技术方案全景
Paddle.js包含离线模块和在线模块，离线部分负责线下模型处理，在线部分负责神经网络计算推理，主要包含Paddle.js核心推理模块、 模型前后处理工具及封装好的模型工程库，方便开发者快速实现端到端模型部署。
了解详情线上体验
使用paddle.js在网页体验实时人像分割背景替换及弹幕穿透效果
点击打开电脑摄像头体验实时人像分割背景和弹幕穿透效果
前往Paddle.js Github官网即可获取人像分割背景和弹幕穿透效果全套代码，欢迎大家尝试
高性能实现
OP融合
通过 paddlejs-converter 在模型转换阶段实现 OP 融合，可将多个连续 OP 融合成单个等效 OP，减少数据交换并简化图结构，加快推理耗时。
WebGL Pack
在WebGL backend上支持四通道数据并行，将单通道数据排布变为四通道数据排布，进行向量化计算。在WebGL2.0下，mobilenet预测性能提升39.6%。
FP16量化
支持 FP32 模型量化为 FP16 模型，模型大小减小一半，在较少影响模型精度的情况下，降低模型加载耗时。
模型安全服务
Paddle.js为了保护用户模型数据安全，采用前后端配合的模型加密方案，全面保障模型安全；为了方便业务接入，我们设计统一的模型加密服务， 提供简明的服务端 API 和客户端 SDK 。
应用案例
百度视频会议背景替换
基于PaddleSeg最新人像分割模型，支持百度视频会议实时人像分割背景替换、背景虚化及美颜等效果。使用WebGL Pack，FP16量化等性能优…
手势识别AI猜丁壳
基于手势识别模型在百度app小程序中实现AI猜丁壳的趣味小游戏。paddle.js同时提供小程序插件帮助开发者抹平小程序与h5在canvas、fet…
OCR图像中文字识别
利用移动设备摄像头，随手一拍即可快速转换生活中的各种图像中文字。或者直接在触控屏幕上手写公式，转换成数字格式快速输入。
AR虚拟试妆
利用人脸检测模型、关键点检测模型及渲染等技术，让用户在小程序或浏览器中免安装直接体验实时AR试妆，为用户打造一键搞定妆容体验。并…
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