自动背景去除,仅需几秒钟
透明背景(PNG)或白色背景选项
集成流行的设计程序、电子商务网站和计算机环境
用于其他软件集成的API
高效工作流程和节省时间的工具
Astrai, Scrip.AI, IdeaAize, Remove Background, ChatAI, Nurmonic, 1min.AI, CogiX, Strut, Landrific AI 是最好的付费/免费 All-In-One Image tools.
一体化图像模型,也称为统一图像模型或超级图像模型,是一个预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图像相关功能(如目标检测、语义分割和图像分类)整合到统一架构中,简化开发和部署流程。
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,仅需几秒钟 | 使用remove.bg,只需上传您的照片,让AI完成工作。在5秒内,该工具将自动从图像中去除背景,让您得到透明背景或添加白色背景的选项。为了更方便,remove.bg还提供了插件和工具,可用于流行的设计程序、电子商务网站和计算机环境。 | |
CapCut | 桌面和移动端的视频编辑器 | CapCut提供各种视频编辑和图形设计工具和功能。用户可以通过浏览器在线使用CapCut,下载桌面应用程序进行离线编辑,或使用移动应用程序进行随时随地的编辑。使用CapCut,用户可以修剪、剪辑和编辑视频,添加文本和字幕,加入音乐和音效,应用视频效果和滤镜,去除背景,提高图像和视频的分辨率,并与团队成员合作。 | |
Fotor | 在线照片编辑器 | 使用Fotor的免费图像编辑器,您只需3个简单步骤,就可以像专业人士一样在线编辑照片。上传照片,编辑照片,然后下载并共享您编辑过的照片。 | |
Leonardo.ai | 图像生成 | 创建一个账户,无需信用卡。使用Leonardo.ai释放你的创造力,为不同的项目创建产线品质的视觉资产。 | |
Candy.ai | 沉浸式和个性化的AI驱动聊天 | 创建自己的AI女友。通过沉浸式聊天与她互动并自定义她的外貌和个性。 | |
DeepAI | AI生成器 | 1 100次AI生成器调用(包括图像)。350条AI聊天消息。不包括天才模式。高清图像生成器访问权限。私人图像生成。API访问权限。无广告体验 | AI生成器,AI图像编辑器,AI角色,AI搜索,给照片上色 |
Runway | AI神奇工具:包括30多种工具,用于生成视频、图像和动画。 | 要使用Runway,请注册一个免费账户并访问他们的AI神奇工具。这些工具允许您使用文本、图像或视频剪辑生成视频、图像和动画。您还可以训练自己的定制AI模型,从视频中删除背景,创建慢动作视频等等。 | |
Sider | ChatGPT侧边栏与GPT集成 | 只需安装Sider Chrome / Edge扩展程序,开始享受其功能。它可以在任何网页上辅助阅读、写作、聊天、翻译等。 | |
SnapEdit.App | 使用AI检测技术从照片中移除物体/人物 | 要使用SnapEdit.App,只需上传照片或将其拖放到“上传照片”框中。然后,您可以选择所需的编辑功能,例如从照片中删除物体或擦除水印/文本。AI技术将自动检测图像中的物体,您可以在下载或共享最终图像之前调整和预览编辑结果。 | |
Vance AI Background Remover | AI增强 | 使用VanceAI非常简单。只需上传您的照片,选择要使用的AI工具,如图像增强、图像放大、图像降噪或背景去除。点击“立即开始”按钮,让VanceAI强大的AI算法自动增强和编辑您的照片。然后,您可以下载增强后的照片或继续使用其他AI工具进行编辑。 |
自动驾驶:一体化图像模型可用于同时检测和分割道路元素、分类交通标志,并估测深度以进行安全导航。
医学影像:统一模型有助于通过在医学扫描中检测病变、分割解剖结构和分类组织类型来诊断疾病。
零售分析:一体化图像模型可用于通过分析监控录像跟踪客户行为、监控库存、优化商店布局。
农业监测:通过处理农田的卫星或无人机图像,统一模型可以评估作物健康、检测病虫害并估算产量。
一体化图像模型的用户评价通常是积极的,许多人赞扬这些模型的多功能性、高效性和性能。一些用户在采用一体化图像模型后报告其计算机视觉管道明显改善,称赞减少开发时间和跨多任务提高准确性。然而,一些用户提到了微调这些模型以适应特定用例的潜在挑战,以及与规模较小专业模型相比增加的计算需求。总体而言,一致意见是一体化图像模型提供了简化和增强计算机视觉应用的有前途的方法。
使用一体化图像模型的移动应用程序可以检测和分类对象,分割背景,并为用户捕获的图像生成标题。
允许用户上传图像并接收综合分析(包括目标检测、场景理解和文本识别)的基于Web的平台使用统一模型。
智能家居安全系统使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,如Google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(如目标检测的边界框,语义分割的像素级掩模)。 3. 在保留验证集上评估模型性能,以评估其在所有任务中的有效性。 4. 将训练好的模型集成到您的应用程序或流水线中,提供必要的输入数据并处理每个任务的模型输出。
减少开发时间和工作量,因为单个模型处理多个任务。
与运行单独模型相比,降低计算成本和推理时间。
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。