自动背景去除
API 和集成
AI 照片编辑器
批量编辑
Every AI Image, Imaginebuddy, AI2image, AI GENIUS, Stockfill, Text to Image AI, Image Variations, Impossible Images, Astria, Remove Background from Image 是最好的付费/免费 Images tools.






图像是物体、场景或概念的视觉表示或再现。它们可以使用摄像机捕捉,使用计算机图形创建,或者通过人工智能技术生成。图像在计算机视觉、图像处理和深度学习等各个领域中发挥着至关重要的作用,它们是训练和测试AI模型的主要输入。
核心功能
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价格
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如何使用
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|---|---|---|---|
remove.bg | 自动背景去除 |
按需购买 $3 3 积分
| 只需将图像上传到 remove.bg 网站,AI 将自动去除背景。您可以下载带有透明背景的图像,或使用可用工具进一步编辑。 |
Shutterstock | 免版税的股票图片、照片、矢量图、视频和音乐 | 用户可以通过特定关键词搜索或使用图片搜索功能浏览Shutterstock丰富的库。然后,他们可以在购买订阅或单独许可后下载免版税的图片、视频或音乐。网站还提供AI驱动的工具,以帮助生成和编辑内容。 | |
CapCut | 桌面和移动视频编辑 | 要使用CapCut,您可以下载桌面或移动应用程序,或者使用在线创意套件。选择所需的工具或功能,例如视频编辑、文本转语音或AI视频生成,并按照屏幕上的说明创建和编辑您的内容。 | |
Meshy | 文字转 3D |
免费版 $0 无需绑定信用卡
| Meshy 是一个用于从文本或图像生成 3D 模型的 3D AI 平台。以下是快速操作指南: 入门指南 • 在 https://www.meshy.ai 注册 • 提供免费档位;付费计划可解锁更多生成次数和下载额度 主要功能 • 文字转 3D — 描述你想要的内容,即可获得 3D 模型 • 图片转 3D — 上传参考图,将其转换为 3D • 文字转纹理 — 将 AI 生成的纹理应用到现有网格上 • AI 动画 — 为 3D 角色进行骨骼绑定和动画制作 工作流程 1. 选择模式(文字/图片转 3D) 2. 输入提示词或上传图片 3. 生成草稿预览(快速、低多边形) 4. 精修 → 生成带有纹理的最终模型 5. 以 GLB、FBX, OBJ, STL, USDZ 等格式下载 API 访问 • 可通过 REST API 使用 — 通过 API 生成的模型不会出现在网页端工作区 UI 中(设计如此)。请使用“获取任务列表 API”来检索它们。 文档:https://docs.meshy.ai |
Photoroom | 背景去除 |
免费 免费 以零成本创建标准产品摄影
| 用户可以在移动设备上下载 Photoroom 应用程序或使用网页版应用。然后,他们可以上传照片,使用各种工具进行编辑和增强,最后导出最终设计。 |
Pixlr | 在线照片编辑 |
Plus $2.49 每月 无广告,无限保存,每月 80 个 AI 额度
| 从空白画布、一张照片或视频开始,或者选择一个经过专业设计的模板。使用 Pixlr X 进行快速简便的设计,或者使用 Pixlr E 进行高级照片编辑。利用 AI 工具进行背景去除、图像生成等。 |
Cutout.Pro | 基于人工智能的图像和视频背景去除 | 通过将图像或视频上传到平台并选择所需的人工智能工具(如背景去除、照片增强或对象去除)来使用 Cutout.Pro。平台会自动处理内容,允许用户下载优化后的结果。 | |
Fotor | AI驱动的照片编辑工具 | 只需访问Fotor的网站,利用其各种AI功能的工具进行照片编辑和设计。该平台易于使用,使照片编辑变得轻而易举。 | |
ClothOff IO | AI 驱动的脱衣功能 |
VIP 币 $2 美元 38 币
| 使用 ClothOff IO,上传照片到网站,设置诸如胸围和臀围等参数,然后生成并下载结果。 |
InVideo | 5000多个专业创建的模板 |
免费 $0 每周10分钟的AI生成,10GB存储,每周4次带InVideo logo的导出,250万+标准媒体
| 使用InVideo时,选择一个模板,上传图片和标志,进行编辑和动画,然后邀请团队成员进行协作。你还可以使用AI工具生成脚本或将文本转换为视频。该平台提供一键快捷操作以去除背景、添加库存媒体和应用品牌颜色及字体。 |
医学影像学:在医学图像上训练的AI模型可以帮助诊断和监测疾病,如在CT扫描中检测肿瘤或在眼部检查中识别视网膜疾病的迹象。
自动驾驶汽车:自动驾驶汽车依赖于处理来自摄像头的图像的计算机视觉系统,以检测和识别物体、行人和道路标志,实现安全导航。
零售和电子商务:基于AI的图像识别可以用于增强产品搜索和推荐系统,允许用户根据视觉相似性或风格偏好查找物品。
农业:AI模型可以分析卫星或无人机图像,监控作物健康、检测害虫和疾病,并在精准农业应用中优化资源分配。
对于在很大程度上依赖图像的AI应用程序(如图像识别API或计算机视觉软件),用户评价通常赞扬这些系统在目标检测、面部识别和场景理解等任务中的准确性和效率。然而,一些用户也表达了对隐私影响、潜在偏见以及这些AI模型训练和部署透明度不足的担忧。总体而言,对AI中使用图像的情绪是积极的,用户认识到它们的变革潜力,同时也呼吁负责任和道德的发展实践。
用户使用智能手机应用程序拍摄植物照片,该应用程序使用AI模型识别植物物种并提供有关其特征和护理要求的信息。
社交媒体平台采用基于AI的图像识别系统,自动标记和分类用户上传的照片,使它们更容易搜索和发现。
视障用户利用AI辅助设备捕捉周围环境的图像,并提供检测到的物体和场景的听觉描述。
要在AI应用程序中使用图像,请按照以下步骤进行: 1. 获取或创建与手头任务相关的图像数据集。 2. 对图像进行预处理,包括调整大小、归一化和应用任何必要的转换。 3. 将数据集拆分为训练、验证和测试子集。 4. 将预处理的图像输入到AI模型进行训练,使用卷积神经网络(CNN)等技术进行图像分类、目标检测或分割等任务。 5. 评估模型在验证和测试子集上的性能,以评估其准确性和泛化能力。 6. 根据评估结果对模型进行微调,以提高其性能。 7. 部署经过训练的模型用于实际应用,如图像识别系统或自动驾驶汽车。
使AI系统能够感知和理解视觉信息
促进计算机视觉应用程序的发展
为训练AI模型提供丰富的数据源
允许在各个领域进行非侵入式数据收集







































