在幾秒鐘內自動移除背景
透明背景(PNG)或白色背景選項
與流行的設計軟件、電子商務網站和計算機環境的集成
用於其他軟件集成的 API
高效的工作流程和省時工具
Astrai, Scrip.AI, IdeaAize, Remove Background, ChatAI, Nurmonic, 1min.AI, CogiX, Strut, Landrific AI 是最好的付費/免費 All-In-One Image tools.
一体化图像,也称为统一图像或超级图像,是一个预先构建的机器学习模型,将多个计算机视觉任务合并为单个模型。这种方法旨在通过将各种与图像相关的功能(如目标检测、语义分割和图像分类)合并到一个统一的架构中,以简化开发和部署过程。
核心功能
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價格
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如何使用
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remove.bg | 在幾秒鐘內自動移除背景 | 使用 remove.bg,只需上傳您的照片,讓 AI 完成工作。在 5 秒內,該工具將自動移除圖像的背景,讓您得到透明背景或添加白色背景的選項。為了更方便,remove.bg 還為流行的設計軟件、電子商務網站和計算機環境提供了插件和工具。 | |
CapCut | 桌面和移動視頻編輯器 | CapCut 提供各種工具和功能,用於視頻編輯和圖形設計。用戶可以通過瀏覽器在線使用 CapCut,下載桌面應用程序進行離線編輯,或使用移動應用程序進行隨時隨地的編輯。使用 CapCut,用戶可以修剪、剪輯和編輯視頻,添加文字和字幕,加入音樂和音效,應用視頻特效和濾鏡,去除背景,提高圖像和視頻質量,並與團隊成員進行協作。 | |
Leonardo.ai | 影像生成 | 建立帳戶,無需信用卡。使用Leonardo.ai釋放您的創造力,為各種項目創建製作品質的視覺資產。 | |
Fotor | 在線圖片編輯器 | 使用 Fotor 的免費圖片編輯器,您可以通過 3 個簡單步驟像專業人士一樣在線編輯照片。上傳照片,編輯照片,下載和分享您的編輯過的照片。 | |
DeepAI | 人工智能生成器 | 1 100次AI生成器調用(包括圖像)。350條AI聊天消息。不包括天才模式。高清圖像生成器訪問。私人圖像生成。API訪問。無廣告體驗 | 人工智能生成器 人工智能圖像編輯器 人工智能角色 人工智能搜索 給照片上色 |
Candy.ai | 身臨其境且個性化的AI驅動對話 | 創建你自己的AI女友。通過身臨其境的聊天來自定義她的外貌、個性和互動。 | |
Runway | AI Magic Tools:超過30個用於生成視頻、圖像和動畫的工具。 | 要使用Runway,請註冊一個免費帳戶並訪問他們的AI Magic Tools。這些工具允許您使用文本、圖像或視頻剪輯生成視頻、圖像和動畫。您還可以在特定主題和風格上訓練自己的自定義AI模型,從視頻中去除背景,創建慢動作視頻等等。 | |
Sider | 內置GPT聊天側欄 | 只需安裝Sider Chrome / Edge擴展,就可以開始享受它的功能。它可以在任何網頁上協助閱讀,寫作,聊天,翻譯等活動。 | |
AI Face Swap | 無縫臉部交換 | 上傳您的照片及欲交換臉部的照片,點擊「交換臉部」按鈕,等待 AI 生成交換後的臉部。 | |
SnapEdit.App | 使用AI檢測技術從照片中移除物體/人物 | 要使用 SnapEdit.App,只需上傳照片或將其拖放到“上傳照片”框中。然後,您可以選擇所需的編輯功能,例如從照片中刪除物體或擦除浮水印/文字。AI技術將自動檢測圖像中的物體,您可以在下載或分享最終圖像之前進行調整和預覽編輯結果。 |
自動駕駛車輛:一體化圖像模型可以用於同時檢測和分割道路元素、分類交通標誌,以及估算深度以進行安全導航。
醫學成像:統一模型可以通過檢測病變、分割解剖結構以及從醫學掃描中分類組織類型來幫助診斷疾病。
零售分析:可以利用一體化圖像模型監控客戶行為、跟蹤庫存,並通過分析監視視頻來優化店鋪布局。
農業監測:一體化模型可以通過處理農田的衛星或無人機圖像評估作物健康、檢測害蟲,並估算產量。
一體化圖像模型的用戶評價通常是積極的,許多人稱讚這些模型的多功能性、效率和性能。一些用戶在採用一體化圖像模型後,報告他們的計算機視覺管線在降低開發時間和在多個任務上提高準確性方面取得了顯著進步。然而,一些用戶提到了在為特定用例微調這些模型可能面臨的挑戰,以及與較小的專用模型相比增加的計算需求。總的來說,一體化圖像模型提供了簡化和增強計算機視覺應用的一種有前途的方法。
一个移动应用程序使用一体化图像模型来检测和分类对象、分割背景,并为用户捕捉的图像生成标题。
一个基于网络的平台允许用户上传图像并接收全面分析,包括目标检测、场景理解和文本识别,使用统一模型。
一个智能家居安全系统利用一体化图像模型来检测和跟踪个人、识别活动,并从摄像头视频中识别潜在威胁。
要使用一体化图像模型,请按照以下步骤进行: 1. 选择适合您需求的预训练一体化图像模型,例如谷歌的MaX-DeepLab或Facebook的Mask2Former。 2. 在特定数据集上微调模型,确保数据集包含所有所需任务的注释(例如目标检测的边界框,语义分割的像素级掩模)。 3. 在一个保留的验证集上评估模型的性能,以评估其跨所有任务的有效性。 4. 将经过训练的模型集成到您的应用程序或流程中,提供必要的输入数据,并处理每个任务的模型输出。
减少开发时间和精力,一个模型处理多个任务。
与运行单独模型相比,降低计算成本和推断时间。
由于共享表示和跨任务知识传输,提高性能。
简化部署和维护,只需管理和更新一个模型。