Văn bản sang 3D
Hình ảnh sang 3D
Văn bản sang kết cấu
Hoạt ảnh
Trình chuyển đổi tệp 3D
Trình xem 3D trực tuyến
Plugin cho Blender, Godot và Unity
Tài nguyên trò chơi
Tạo kết cấu 3D
Mô phỏng 3D
LayerNext, Navan.ai, Rerun, Dioptra AI Redlining, JCV - Japan Computer Vision Corp., Proctortrack, Synthesis AI, Unitlab, DirectAI, GreenEyes.AI là công cụ Computer Vision trả phí/miễn phí tốt nhất.






Thị giác máy tính là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc cho phép máy tính diễn dịch và hiểu thông tin hình ảnh từ thế giới xung quanh. Điều này liên quan đến việc phát triển các thuật toán và kỹ thuật cho phép máy móc xử lý, phân tích và hiểu được hình ảnh và video kỹ thuật số. Mục tiêu của Thị giác máy tính là sao chép và vượt qua khả năng nhìn của con người trong các nhiệm vụ như nhận dạng đối tượng, hiểu cảnh và phân loại hình ảnh.
Các chức năng cốt lõi
|
giá
|
cách sử dụng
| |
|---|---|---|---|
Meshy | Văn bản sang 3D |
Miễn phí $0 Không cần thẻ tín dụng
| Meshy là một nền tảng AI 3D để tạo các mô hình 3D từ văn bản hoặc hình ảnh. Dưới đây là tóm tắt nhanh: Bắt đầu • Đăng ký tại https://www.meshy.ai • Có gói miễn phí; các gói trả phí sẽ mở khóa thêm số lượt tạo & tải xuống Tính năng chính • Text to 3D — mô tả những gì bạn muốn để nhận mô hình 3D • Image to 3D — tải lên hình ảnh tham chiếu để chuyển đổi sang 3D • Text to Texture — áp dụng kết cấu do AI tạo cho các lưới (mesh) có sẵn • AI Animate — gắn xương và làm hoạt ảnh cho nhân vật 3D Quy trình làm việc 1. Chọn chế độ (Text/Image to 3D) 2. Nhập câu lệnh hoặc tải lên hình ảnh 3. Tạo bản xem trước nháp (nhanh, ít đa giác) 4. Tinh chỉnh → tạo mô hình hoàn thiện có kết cấu 5. Tải xuống ở các định dạng như GLB, FBX, OBJ, STL, USDZ Truy cập API • Có sẵn thông qua REST API — các mô hình được tạo qua API sẽ không xuất hiện trong giao diện Workspace (có chủ đích). Sử dụng List Tasks API để truy xuất chúng. Tài liệu: https://docs.meshy.ai |
Roboflow | Công cụ chú thích tự động |
Công cộng Miễn phí Dành cho mã nguồn mở
| Để sử dụng Roboflow, bạn cần bắt đầu bằng việc tạo một tài khoản và tải lên dữ liệu hình ảnh hoặc video của bạn. Sử dụng các công cụ chú thích của nền tảng để gán nhãn dữ liệu của bạn, sau đó đào tạo một mô hình thị giác máy tính bằng cơ sở hạ tầng lưu trữ của Roboflow. Cuối cùng, triển khai mô hình của bạn đến các thiết bị cục bộ, trong VPC của bạn hoặc qua API. |
Lightning AI | GPU đám mây |
Miễn phí $0 Bao gồm 15 tín dụng Lightning hàng tháng, 1 Studio hoạt động miễn phí, khởi động lại trong 4 giờ, Studios GPU đơn (T4, L4, A10G, L40S), Tối đa 2 GPU đồng thời, Tiết kiệm ~80% với Mode gián đoạn (spot), Thực thi nền tảng không giới hạn, Studios CPU 32 lõi, Kết nối bất kỳ IDE cục bộ nào, hoặc ssh, Lưu trữ dài hạn (giới hạn 50 GB), Hợp tác trực tuyến nhiều người chơi, Sử dụng mô hình riêng và công khai, Truy cập Studios tối ưu hóa, Tự động hóa với SDK của chúng tôi, Hỗ trợ cộng đồng (qua Discord)
| Sử dụng Lightning AI bằng cách lập trình trên GPU đám mây trong trình duyệt hoặc bất kỳ IDE cục bộ nào. Thiết lập trên CPU, chạy trên GPU, và sử dụng DevBoxes mà giữ nguyên môi trường qua các phiên. Bắt đầu từ một mẫu, triển khai API không mã, hoặc chỉnh sửa các mẫu mã đầy đủ từ trình duyệt mà không cần thiết lập. |
Novita AI | API mô hình | Triển khai các mô hình AI một cách dễ dàng với API đơn giản của Novita AI. Xây dựng và mở rộng trên đám mây GPU giá cả phải chăng và đáng tin cậy của họ. Truy cập hơn 200 mô hình AI với API đơn giản, triển khai các mô hình tùy chỉnh với SLA hiệu suất đảm bảo, và sử dụng GPU serverless tự động mở rộng theo nhu cầu tải. | |
Encord | Công cụ gán nhãn & quản lý quy trình làm việc | Encord cung cấp các công cụ cho việc gán nhãn, đánh giá mô hình, quản lý dữ liệu và tự động hóa quy trình làm việc. Người dùng có thể gán nhãn dữ liệu, theo dõi hiệu suất mô hình, tuyển chọn tập dữ liệu và tích hợp với các quy trình ML hiện có thông qua API và SDK của nền tảng. | |
Arize AI | Truy dấu GenAI |
AX Pro $50 mỗi tháng cho 3 người dùng, Tối đa 2 mô hình hoặc ứng dụng
| Tích hợp Arize AX với các quy trình phát triển và sản xuất AI của bạn bằng cách sử dụng OpenTelemetry để có cái nhìn liền mạch. Sử dụng nền tảng để truy dấu các lệnh, biến, gọi công cụ và tác nhân, gỡ lỗi nhanh hơn và tự động hóa việc đánh giá AI ở mọi giai đoạn. |
Label Studio | Hỗ trợ nhiều loại dữ liệu (hình ảnh, âm thanh, văn bản, video, chuỗi thời gian) |
Phiên bản cộng đồng Miễn phí để sử dụng
| Label Studio có thể được cài đặt qua PIP, Brew, Git hoặc Docker. Sau khi cài đặt, bạn có thể khởi động công cụ, nhập dữ liệu, tạo dự án và bắt đầu gán nhãn bằng cách sử dụng các thẻ và mẫu tùy chỉnh. |
Proctortrack | Xác minh danh tính | Proctortrack cung cấp nhiều giải pháp giám sát. Các cơ sở có thể chọn cấp độ giám sát phù hợp dựa trên nhu cầu của họ, từ giám sát tự động đến giám sát trực tiếp. Sinh viên sử dụng nền tảng để tham gia kỳ thi, với việc xác minh danh tính và giám sát trong suốt phiên thi. | |
Anyscale | RayTurbo: Một phiên bản siêu được tối ưu hóa của Ray cho tính toán AI. |
Chỉ CPU từ 0.00006 đô la / phút Triển khai trong Đám mây của bạn
| Để sử dụng Anyscale, các nhà phát triển có thể tận dụng APIs Pythonic của Ray để chạy các khối lượng công việc trên GPU và CPU ở bất kỳ quy mô nào. Nền tảng này cung cấp các công cụ để tối ưu hóa hiệu suất, quản lý tài nguyên và triển khai các ứng dụng AI trong các môi trường khác nhau, bao gồm đám mây, tại chỗ và thiết lập lai. Người dùng có thể bắt đầu với tín dụng 100 đô la và khám phá các tính năng của nền tảng thông qua các buổi demo và tư vấn chuyên gia. |
Rerun | SDK để ghi lại dữ liệu tầm nhìn máy tính và robot | Bắt đầu với Rerun bằng cách sử dụng hướng dẫn bắt đầu nhanh cho C++, Python hoặc Rust. Sử dụng SDK Rerun để ghi lại dữ liệu hoặc giải thích các tệp nhật ký hiện có. Sử dụng trình xem Rerun để hiểu hành vi và xác định vấn đề. Xây dựng các bố cục và tùy chỉnh trực quan hóa trực tiếp thông qua mã hoặc tương tác trong giao diện người dùng. |

AI Copilot
AI Nhận diện khuôn mặt
AI Tóm Tắt Video
Công cụ Năng suất AI

Công cụ Năng suất AI
AI OCR
AI Ghi Chú
AI Trích Xuất Tài liệu
Công cụ Phát triển AI
Chăm sóc sức khỏe: Hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán hình ảnh y tế để phát hiện sớm các bệnh như ung thư hoặc các vấn đề tim mạch.
Bán lẻ: Cho phép cửa hàng không cần người bán hàng trong đó Thị giác máy tính theo dõi mua sắm của khách hàng và tự động hóa quy trình thanh toán.
Nông nghiệp: Theo dõi sức khỏe cây trồng, phát hiện sâu bệnh và tối ưu hóa tưới tiêu bằng máy bay không người lái hoặc robot được trang bị Thị giác máy tính.
Ô tô: Cung cấp năng lượng cho hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến (ADAS) và xe tự lái với khả năng phát hiện đối tượng và theo dõi làn đường trong thời gian thực.
Đánh giá của người dùng về các ứng dụng và công cụ Thị giác máy tính nói chung là tích cực, nhấn mạnh khả năng của công nghệ này để tự động hóa các nhiệm vụ hình ảnh phức tạp và cung cấp thông tin quý báu. Tuy nhiên, một số người dùng bày tỏ lo ngại về các hậu quả về quyền riêng tư và cần có sự minh bạch về cách mô hình được huấn luyện và sử dụng. Ngoài ra, người dùng nhấn mạnh về tầm quan trọng của việc có dữ liệu huấn luyện đa dạng và đại diện để đảm bảo sự công bằng và giảm thiểu thiên vị trong các hệ thống Thị giác máy tính.
Người dùng chụp hình cây cối bằng điện thoại thông minh của họ, và ứng dụng được cung cấp bởi Thị giác máy tính xác định loài cây và cung cấp hướng dẫn chăm sóc.
Người dùng khiếm thị sử dụng thiết bị có Thị giác máy tính để đọc văn bản từ biển báo hoặc tài liệu, nâng cao tính sẵn có của họ.
Người mua sử dụng tính năng thử trang phục ảo trong ứng dụng thương mại điện tử, nơi Thị giác máy tính đặt các mặt hàng quần áo lên hình ảnh của họ trong thời gian thực.
Để triển khai Thị giác máy tính, các nhà phát triển thường theo dõi các bước sau: 1. Thu thập dữ liệu: Thu thập một bộ dữ liệu lớn các hình ảnh hoặc video được gán nhãn liên quan đến nhiệm vụ cụ thể. 2. Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch, chuẩn hóa và mở rộng bộ dữ liệu để đảm bảo chất lượng và đa dạng. 3. Lựa chọn mô hình: Chọn kiến trúc học sâu phù hợp, như mạng nơ-ron tích chập (CNNs), cho nhiệm vụ cụ thể của Thị giác máy tính. 4. Huấn luyện mô hình: Huấn luyện mô hình đã chọn trên bộ dữ liệu đã tiền xử lý bằng các kỹ thuật như học chuyển giao hoặc điều chỉnh tinh chỉnh. 5. Đánh giá mô hình: Đánh giá hiệu suất của mô hình đã huấn luyện bằng cách sử dụng các chỉ số như độ chính xác, độ chính xác và độ gọi lại trên một bộ dữ liệu xác nhận riêng biệt. 6. Triển khai: Tích hợp mô hình đã huấn luyện vào ứng dụng hoặc hệ thống mục tiêu để sử dụng trong thế giới thực.
Tự động hóa các nhiệm vụ hình ảnh: Thị giác máy tính cho phép tự động hóa các nhiệm vụ trước đây yêu cầu kiểm tra hình ảnh của con người, như kiểm soát chất lượng trong sản xuất hoặc phân tích hình ảnh y tế.
Tăng cường hiệu suất: Bằng cách xử lý dữ liệu hình ảnh theo quy mô, Thị giác máy tính có thể giảm đáng kể thời gian và tài nguyên cần thiết cho phân tích thủ công.
Tăng độ chính xác: Với khả năng học từ lượng dữ liệu lớn, mô hình Thị giác máy tính có thể đạt được mức độ chính xác cao trong các nhiệm vụ như phát hiện đối tượng và nhận dạng khuôn mặt.
Mở ra ứng dụng mới: Thị giác máy tính mở ra các khả năng mới cho các ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau, như xe tự lái, thực tế tăng cường và hệ thống giám sát thông minh.







































