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
Every AI Image, Imaginebuddy, AI2image, AI Genius, Stockfill, AI Text to Image Converter, AI 圖像生成器, Impossible Images, 奕創者, Astria - Dreambooth API 是最好的付費/免費 Images tools.
圖像是物體、場景或概念的視覺表徵或再現。可以使用相機捕捉,使用電腦圖形創建,或者通過人工智能技術生成。圖像在各個領域起著至關重要的作用,包括計算機視覺、圖像處理和深度學習,在這些領域中,它們作為訓練和測試AI模型的主要輸入。
核心功能
|
價格
|
如何使用
| |
---|---|---|---|
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。 | |
Shutterstock | 訪問450多個百萬圖像的圖庫 |
標準授權 $29/月 訪問標準圖像、向量圖和插圖
| 尋找您需要的內容,瀏覽目錄,使用直觀的工具創建設計,享受簡單的授權和定價。 |
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。 | |
Fotor | 去背 | 輕鬆使用Fotor進行照片設計和編輯 | |
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。 | |
Cutout.Pro | 自動背景移除 |
免費 $0 功能和使用有限
| 要使用Cutout.Pro,只需上傳您的圖片或視頻,然後選擇所需的編輯工具。AI算法將根據您的偏好自動處理和優化內容。 |
Pixlr | AI 圖片生成器 | 要使用 Pixlr,只需註冊或登錄網站。然後,您可以訪問各種網絡和移動應用程序,例如快速簡便的設計工具 Pixlr X,高級照片編輯工具 Pixlr E,以及一鍵背景移除工具 Photomash Studio。您可以從空白畫布、照片、視頻或從專業製作的模板開始新項目。探索不同的工具和功能,以增強您的照片並創造令人驚嘆的設計。 | |
PhotoRoom | 删除背景:立即从图像中删除背景 | 要使用PhotoRoom,只需在手机上下载应用程序。打开应用程序并从相册中选择一张图片或拍摄一张新照片。使用“删除背景”工具自动删除图像的背景。您还可以使用“快速背景”工具生成逼真的背景、“修饰”工具通过轻扫来删除图像中不需要的部分、“模糊背景”工具自动模糊背景以及“添加文字到照片”工具来添加文字。编辑满意后,您可以保存并分享最终图片。 | |
InVideo | 5000+ 專業範本 | 使用 InVideo,只需註冊一個免費帳戶。瀏覽擁有超過5000個專業範本的圖庫,並選擇適合您需求的範本。通過添加自己的圖片和標誌、編輯並動畫化內容、應用品牌的顏色和字體來自定義範本。使用 AI 工具生成腳本或將文字轉換為視頻。與團隊合作製作影片,並添加旁白或文字轉語音。完成影片後,發布並在各種平台上分享。 | |
Swapper Ai | AI時尚模特兒 | 轉換時尚照片,通過人工智慧模型增強在線商店,切換場景,自定義設計,節省時間和預算。 |
醫學影像學:在醫學影像上訓練的AI模型可以幫助診斷和監測疾病,如在CT掃描中檢測腫瘤,或在眼睛檢查中識別視網膜疾病的徵象。
自駕車:自駕車依賴計算機視覺系統來處理來自攝像頭的圖像,檢測和識別物體、行人和交通標誌,從而實現安全導航。
零售和電子商務:基於AI的圖像識別可以用於增強產品搜索和推薦系統,使用戶可以基於視覺相似性或風格偏好找到物品。
農業:AI模型可以分析衛星或無人機圖像,監測作物健康狀況,檢測害蟲和疾病,並優化精準農業應用中的資源分配。
對於高度依賴圖像的AI應用(例如圖像識別API或計算機視覺軟件)的用戶評論通常讚揚這些系統在物體檢測、人臉識別和場景理解等任務中的準確性和效率。然而,一些用戶也對隱私問題、潛在偏見以及這些AI模型的訓練和部署透明度的需求提出擔憂。整體而言,對於在AI中使用圖像的情緒是積極的,用戶認識到其具有革命性的潛力,同時呼籲負責任和道德的開發實踐。
使用者使用智慧型手機應用程序拍攝植物的照片,該應用程序使用AI模型識別植物物種並提供有關其特徵和護理需求的信息。
社交媒體平台採用基於AI的圖像識別系統來自動標記和分類用戶上傳的照片,使它們更容易搜索和發現。
視障使用者使用基於AI的輔助設備捕捉其周圍環境的圖像並提供對檢測到的物體和場景的聽覺描述。
要在AI應用中使用圖像,請遵循以下步驟: 1. 獲取或創建與手頭任務相關的圖像數據集。 2. 通過調整大小、正規化和應用必要的轉換來預處理圖像。 3. 將數據集分為訓練、驗證和測試子集。 4. 將預處理的圖像餵入AI模型進行訓練,使用卷積神經網絡(CNN)等技術,用於例如圖像分類、目標檢測或分割的任務。 5. 在驗證和測試子集上評估模型的性能,以評估其準確性和泛化能力。 6. 根據評估結果微調模型,以改善其性能。 7. 將訓練好的模型部署到現實應用中,例如圖像識別系統或自駕車。
使AI系統能夠感知和理解視覺信息
促進計算機視覺應用的發展
為訓練AI模型提供豐富的數據源
允許在各個領域進行非侵入式數據收集