GoogleのAIモデルに直接アクセス
モバイルデバイスで利用可能
Pixlyze, BackgroundRemover, MeinProfilbild, AI Bewerbungsfotos, Aliexpress Image Search, Remove BGのウェブサイト, 画像からテキストへのウェブサイト, Remove Background, Face To Many, Syntos AIは最高の有料/無料Imageツールです。
AIの文脈では、画像とは通常、ピクセルの2D配列の形式で表される視覚情報のデジタル表現を指します。画像はさまざまなコンピュータビジョンのタスクにおける基本的な入力として機能し、AIシステムが視覚データから意味のある情報を解釈、分析、抽出することを可能にします。画像ベースのAIの分野は近年、医療、監視、自動車などの産業を革新し、大きな進歩を遂げています。
コア機能
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価格
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使用方法
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Gemini | GoogleのAIモデルに直接アクセス | Geminiを使用するには、まずアプリをスマートフォンにダウンロードし、アカウントを作成します。ログイン後、さまざまなAIモデルにアクセスして、さまざまな目的に使用することができます。 | |
remove.bg | 数秒で自動的に背景を削除 | remove.bgを使用するには、写真をアップロードしてAIに作業を任せるだけです。5秒以内に、ツールが自動的に画像の背景を削除し、透明な背景または白い背景のオプションを残します。さらに便利にするため、remove.bgは人気のあるデザインプログラム、eコマースサイト、コンピュータ環境用のプラグインやツールも提供しています。 | |
Shutterstock | 450万以上の画像へのアクセス |
スタンダードライセンス $29/月 スタンダードな画像、ベクトル、イラストにアクセスできます
| 必要なコンテンツを見つけ、カタログを閲覧し、直感的なツールで作成やデザインを楽しむことができます。 |
CapCut | デスクトップおよびモバイル用のビデオエディター | CapCutには、ビデオ編集やグラフィックデザインのための様々なツールと機能があります。ユーザーはブラウザ経由でオンラインでCapCutにアクセスしたり、デスクトップアプリをダウンロードしてオフラインで編集したり、モバイルアプリを利用して移動中に編集することができます。CapCutを使用すると、ビデオをトリミング、カット、編集したり、テキストや字幕を追加したり、音楽や効果音を組み込んだり、ビデオエフェクトやフィルターを適用したり、背景を削除したり、画像やビデオをアップスケールしたり、チームメンバーと協力しながら作業したりすることができます。 | |
Civitai | 数千もの安定した拡散AIアートモデルのコレクション | Civitaiを使用するには、アカウントにサインインしてAIモデルのコレクションを閲覧します。さまざまなアーティストとその作品を探索し、好きなモデルに対してレビューを残したり、提示されたプロンプトに基づいて独自の画像を共有したりすることができます。ディスカッションに参加し、思いを共有することでコミュニティと交流しましょう。 | |
DeepAI | AIジェネレーター | 1 100回のAIジェネレーターコール(画像を含む)。350件のAIチャットメッセージ。ジーニアスモードは含まれません。高解像度画像生成のアクセス。プライベート画像生成。APIアクセス。広告なしの体験 | AIジェネレーター、AI画像エディター、AIキャラクター、AI検索、写真のカラー化 |
Fotor | 背景の削除 | Fotorを使って簡単に写真をデザイン・編集する方法 | |
Fotor | オンライン写真エディタ | Fotorの無料画像エディタを使用すると、たった3つの簡単なステップでプロのようにオンラインで写真を編集することができます。写真をアップロードし、写真を編集し、編集した写真をダウンロード・共有します。 | |
Cutout.Pro | 背景の自動除去 |
無料 0ドル 機能と使用方法が制限されています
| Cutout.Proを使用するには、単に画像または動画をアップロードし、希望する編集ツールを選択します。AIアルゴリズムが自動的にコンテンツを処理し、好みに合わせて最適化します。 |
レオナルド.ai | イメージ生成 | クレジットカードは必要ありません。アカウントを作成して、レオナルド.aiを使用して創造力を解き放ち、さまざまなプロジェクトに製品品質の視覚アセットを作成します。 |
医療画像診断:AIアルゴリズムは、レントゲン、CTスキャン、MRIなどの医療画像で腫瘍や骨折などの異常を検出する放射線科医を支援します。
自動運転車:画像ベースのAIにより、自動車は周囲を認識し、障害物、交通標識、歩行者を検出し解釈することができます。
小売業:AIによる画像解析は、小売業者が製品配置を最適化し、棚のスペースを監視し、在庫管理を改善するのに役立ちます。
農業:AIシステムは、衛星やドローンの画像を分析して作物の健康状態を評価し、病気を検出し、灌漑や施肥戦略を最適化するのに役立ちます。
画像ベースのAIアプリケーションのユーザーレビューは概して好意的であり、自動画像タグ付け、顔認識、物体検出などの機能の便益と正確さを賞賛する声が多数あります。ただし、一部のユーザーはプライバシーや個人の画像の潜在的な誤用について懸念を表明しています。開発者は、これらの懸念に対処し、ユーザーの信頼を維持するために、画像ベースのAIシステムの堅牢性、説明可能性、倫理的考慮の向上に取り組んでいます。
ユーザがキャプチャした画像から植物種を識別し、特性や手入れの指示を提供するAIを利用したモバイルアプリ。
ユーザがアップロードした写真を自動的にタグ付けしてカテゴリ分けするAIベースのイメージ認識を利用したソーシャルメディアプラットフォーム。
ユーザがリアルタイムで自分自身が異なる衣料品を着ている姿を視覚化できる仮想試着システム。
AIシステムで画像を利用するためには通常、次の手順が関与します。 1. データ収集:タスクに関連する多様な画像データセットを収集します。 2. 前処理:画像をリサイズ、正規化、拡張して、一貫性と堅牢性を確保します。 3. モデル選択:畳み込みニューラルネットワーク(CNN)などの適切なAIモデルアーキテクチャを選択して画像を処理します。 4. トレーニング:前処理された画像をAIモデルに入力し、バックプロパゲーションなどの技術を用いてそのパラメータを最適化します。 5. 評価:別のテスト画像セットでモデルのパフォーマンスを評価し、その正確性と汎化能力を測定します。 6. デプロイメント:トレーニングされたモデルを対象のアプリケーションに統合して、実世界の画像処理タスクに使用します。
自動化:AIによる画像解析は、かつては人間の専門知識が必要だったタスクの自動化を可能にし、医用画像の解釈や製造業における欠陥検出などを実現します。
効率:画像ベースのAIシステムは膨大な視覚データを迅速に処理でき、スピードとスケーラビリティにおいて人間の能力を超えます。
正確性:ディープラーニングモデルはさまざまな画像関連タスクで驚異的な正確性を達成し、特定のドメインで人間の専門家をしのぐことがよくあります。
洞察:AIアルゴリズムは画像から隠れたパターンを発見し、有益な洞察を抽出することができ、データに基づいた意思決定を可能にします。