Por que o SVGSnap existe
Criado por um desenvolvedor que se cansou do fluxo de trabalho de conversão para SVG.
O problema
Se você já construiu um site, conhece a dor. Um cliente manda um logo em PNG. Você precisa dele como SVG para a navbar. Então abre o Illustrator, ou o Inkscape, ou alguma ferramenta online com limite de 5 arquivos por dia e marca d'água. Traça a imagem, ajusta os caminhos, exporta, limpa o código. Para um único ícone. Aí vem o próximo projeto, e você faz tudo de novo.
Depois de anos nesse loop — pulando entre ferramentas de design, esperando conversores lentos, ou pagando assinaturas só para transformar uma simples imagem em vetor — a frustração era clara. Tinha que existir um jeito mais rápido.
A solução
O SVGSnap começou como uma ferramenta pessoal. Uma interface simples de arrastar e soltar alimentada pelo vtracer, um motor de vetorização rápido baseado em Rust, rodando em um servidor leve. Sem contas, sem limites, sem marcas d'água. Só solte uma imagem e receba um SVG limpo em segundos.
O que começou como ferramenta para um desenvolvedor rapidamente se tornou útil para designers, artesãos de Cricut, gráficas, e qualquer pessoa que precisasse converter PNG ou JPG para SVG sem a fricção de sempre. Então foi aberto ao público — grátis para todos, em 6 idiomas, com um upscaler de imagens com IA adicionado ao longo do caminho.
Como construímos
Velocidade acima da complexidade
A maioria das imagens converte em menos de 5 segundos. Sem fila, sem telas de carregamento, sem email para receber seu arquivo. Solte, converta, baixe.
Privacidade por padrão
Suas imagens são processadas em nossos servidores e excluídas automaticamente em 1 hora. Sem análise dos seus arquivos, sem rastreamento, sem venda de dados.
Grátis significa grátis
Sem planos ocultos, sem upsell "premium" depois de 3 conversões, sem paywalls surpresa. A ferramenta completa é grátis, para sempre. Essa é a promessa.
Por baixo do capô
O motor de vetorização é alimentado pelo vtracer, um traçador de imagens baseado em Rust que detecta bordas, identifica regiões de cor e gera caminhos SVG otimizados. Suporta vetorização em cores com detalhe ajustável de 1 a 16 cores, além de modos escala de cinza e preto e branco.
O upscaler de imagens com IA usa modelos de aprendizado profundo treinados com milhoes de pares de imagens para reconstruir detalhes de alta resolucao a partir de entradas de baixa resolucao. Pode melhorar imagens em 2x ou 4x — especialmente util para fotos antigas, capturas de tela e imagens comprimidas.
Tudo roda em uma infraestrutura própria: frontend em Next.js, API em NestJS, worker em Python para processamento de imagens, PostgreSQL para dados, Redis para filas de trabalho, e MinIO para armazenamento seguro de arquivos. Nenhuma API externa toca suas imagens.