需求人群:
用户可以使用BatchRemoveBackground批量处理图像背景,节省时间和精力。适用于个人用户、设计师、摄影师、品牌和企业等。
使用场景示例:
个人用户可以使用BatchRemoveBackground批量去除照片背景
设计师可以利用BatchRemoveBackground快速处理大量图像
品牌和企业可以使用BatchRemoveBackground去除产品图片背景
产品特色:
上传图像
自动去除背景
下载带有或不带有彩色背景的图像
一次最多删除30张图像的背景
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基于AI的先进图像抠图软件,提供精准背景去除。
Aiarty Image Matting是一款适用于AI PC的先进图像抠图软件,采用高级alpha抠图技术处理头发、毛发及透明物体,并实现前景与背景的无缝融合。该产品利用深度学习技术,通过320K HQ 4K图像训练数据集,提供4个AI模型用于智能抠图,3种算法用于边缘优化,以及4个手动调节工具和5种内置效果。它适用于电商和设计领域,能够批量替换产品图像背景,智能识别物体,一次性替换背景,处理最多3000张产品照片。产品背景信息显示,首发限免活动将于2024年12月2日结束,之后将转为付费软件。
上传,自动背景去除,下载有或没有彩色背景免费使用
BatchRemoveBackground是一款免费的批量删除背景的工具。用户可以上传图像,自动去除背景,并下载带有或不带有彩色背景的图像。该工具简单易用,无需注册。功能强大,支持一次最多删除30张图像的背景。优势在于快速、简单、高效。定价方面免费使用,无需付费。定位是为用户提供批量处理图像背景的解决方案。
一键批量去除背景,提升图片编辑效率。
TinyEraser是一款支持一键去除背景、替换背景的免费工具,具有批量操作功能,无需复杂学习即可完成图片处理。产品优势包括费用低廉、效果好、一次买断无限量使用、1秒内去除背景、支持无限量标准格式图片导出,并且用户反馈良好,认为其简单易用、功能强大、价格低廉。
AI快速背景去除
Removedbg.cc是一款利用先进的人工智能技术进行精确背景去除的工具。其AI驱动的准确性和高效性使其处理复杂背景和精细细节,确保每次都能产生高质量的结果。用户友好的界面使得这些工具对所有用户都易于访问。AI工具能够快速准确地去除背景,相比传统方法加速编辑过程。去除的背景产生干净、高质量的视觉效果,显著提升美感和用户体验。
背景生成器和去除器| 背景人工智能
ZMO.AI是一款AI图像处理工具,提供多种功能,包括背景更换、背景去除、图像变换等,可用于社交媒体、电商、市场营销等场景。用户可以免费试用,付费用户可以享受更多高级功能。
秒级修复照片和绘画
RELIGHT是一款能够在几秒钟内修复照片和绘画的产品。它提供了多种功能,包括生成高分辨率逼真图像、去除照片的背景、提升图像质量等。RELIGHT还支持API集成,方便开发者进行二次开发。定价方面,请访问官方网站获取详细信息。
一键去除图片背景
Slazzer是一款能够自动去除图片背景的工具。它使用人工智能技术,能够快速识别图片中的主体,并提供清晰的剪贴结果。Slazzer能够处理复杂的边缘,如头发、毛发等,让您在短短几秒内获得透明的背景。您可以免费使用Slazzer,也可以选择付费套餐享受更多功能。Slazzer适用于个人、电商、摄影、新闻媒体、广告、汽车经销商、开发者和企业用户。
一键去除图片背景,方便快捷
RemovePanda是一款强大的图片编辑工具,提供自动背景去除和对象选择功能。无论您想要创建透明的PNG图像,还是将对象与其他图像合成,甚至只是去除照片中的干扰元素,RemovePanda都能帮助您轻松实现。功能丰富,操作简便,适用于各种图像处理需求。RemovePanda提供免费和付费版本,不同版本拥有不同的额外功能和服务。
VisionAgent是一个用于生成代码以解决视觉任务的库,支持多种LLM提供商。
VisionAgent是一个强大的工具,它利用人工智能和大语言模型(LLM)来生成代码,帮助用户快速解决视觉任务。该工具的主要优点是能够自动将复杂的视觉任务转化为可执行的代码,极大地提高了开发效率。VisionAgent支持多种LLM提供商,用户可以根据自己的需求选择不同的模型。它适用于需要快速开发视觉应用的开发者和企业,能够帮助他们在短时间内实现功能强大的视觉解决方案。VisionAgent目前是免费的,旨在为用户提供高效、便捷的视觉任务处理能力。
Light-A-Video 是一种无需训练的视频重光照技术,通过渐进式光照融合实现平滑的视频重光照效果。
Light-A-Video 是一种创新的视频重光照技术,旨在解决传统视频重光照中存在的光照不一致和闪烁问题。该技术通过 Consistent Light Attention(CLA)模块和 Progressive Light Fusion(PLF)策略,增强了视频帧之间的光照一致性,同时保持了高质量的图像效果。该技术无需额外训练,可以直接应用于现有的视频内容,具有高效性和实用性。它适用于视频编辑、影视制作等领域,能够显著提升视频的视觉效果。
在线免费 AI 头像生成器,可将普通照片转化为高质量专业头像。
该产品利用人工智能技术,能够快速将用户上传的普通照片转化为专业风格的头像。其主要优点在于操作简便、生成速度快且效果出色。用户无需专业摄影设备或设计技能,即可获得适用于商务、社交媒体等场景的高质量头像。产品定位为免费在线工具,旨在满足用户快速获取专业头像的需求。
Animate Anyone 2 是一款高保真角色图像动画生成工具,支持环境适配。
Animate Anyone 2 是一种基于扩散模型的角色图像动画技术,能够生成与环境高度适配的动画。它通过提取环境表示作为条件输入,解决了传统方法中角色与环境缺乏合理关联的问题。该技术的主要优点包括高保真度、环境适配性强以及动态动作处理能力出色。它适用于需要高质量动画生成的场景,如影视制作、游戏开发等领域,能够帮助创作者快速生成具有环境交互的角色动画,节省时间和成本。
强大的视频替换与编辑软件,利用AI技术实现自然效果。
VisoMaster是一款专注于视频替换和编辑的桌面客户端软件。它利用先进的AI技术,能够在图像和视频中实现高质量的替换,效果自然逼真。该软件操作简单,支持多种输入输出格式,并通过GPU加速提高处理效率。VisoMaster的主要优点是易于使用、高效处理以及高度定制化,适合视频创作者、影视后期制作人员以及对视频编辑有需求的普通用户。软件目前免费提供给用户,旨在帮助用户快速生成高质量的视频内容。
Genime AI 是一款专注于动画生成与编辑的工具,提供图像到 3D、补间动画等功能。
Genime AI 是一个面向动画创作者的工具平台,通过先进的 AI 技术,为用户提供图像到 3D 模型转换、补间动画生成等功能。其主要优点是能够帮助用户快速生成高质量的动画内容,降低动画制作门槛,提高创作效率。该产品适合动画设计师、视频创作者以及相关领域的专业人士,尤其适合那些希望借助 AI 技术提升创作能力的用户。目前产品处于发展阶段,具体价格和定位尚未明确。
MatAnyone 是一个支持目标指定的稳定视频抠像框架,适用于复杂背景。
MatAnyone 是一种先进的视频抠像技术,专注于通过一致的记忆传播实现稳定的视频抠像。它通过区域自适应记忆融合模块,结合目标指定的分割图,能够在复杂背景中保持语义稳定性和细节完整性。该技术的重要性在于它能够为视频编辑、特效制作和内容创作提供高质量的抠像解决方案,尤其适用于需要精确抠像的场景。MatAnyone 的主要优点是其在核心区域的语义稳定性和边界细节的精细处理能力。它由南洋理工大学和商汤科技的研究团队开发,旨在解决传统抠像方法在复杂背景下的不足。
一种新颖的图像到视频采样技术,基于Hunyuan模型实现高质量视频生成。
leapfusion-hunyuan-image2video 是一种基于 Hunyuan 模型的图像到视频生成技术。它通过先进的深度学习算法,将静态图像转换为动态视频,为内容创作者提供了一种全新的创作方式。该技术的主要优点包括高效的内容生成、灵活的定制化能力以及对高质量视频输出的支持。它适用于需要快速生成视频内容的场景,如广告制作、视频特效等领域。该模型目前以开源形式发布,供开发者和研究人员免费使用,未来有望通过社区贡献进一步提升其性能。
SmolVLM-256M 是世界上最小的多模态模型,可高效处理图像和文本输入并生成文本输出。
SmolVLM-256M 是由 Hugging Face 开发的多模态模型,基于 Idefics3 架构,专为高效处理图像和文本输入而设计。它能够回答关于图像的问题、描述视觉内容或转录文本,且仅需不到 1GB 的 GPU 内存即可运行推理。该模型在多模态任务上表现出色,同时保持轻量化架构,适合在设备端应用。其训练数据来自 The Cauldron 和 Docmatix 数据集,涵盖文档理解、图像描述等多领域内容,使其具备广泛的应用潜力。目前该模型在 Hugging Face 平台上免费提供,旨在为开发者和研究人员提供强大的多模态处理能力。
美间AI无损放大,一键提升图片清晰度,让图像放大不失真
美间AI无损放大是美间美盒推出的一项图像处理技术,利用先进的人工智能算法,能够将低分辨率图片无损放大至高分辨率,同时保持图像的清晰度和细节。该技术对于需要对图片进行放大处理的用户来说非常实用,能够满足在不降低图像质量的前提下,实现图片的尺寸放大需求。美间美盒作为一家专业的创意设计平台,致力于为用户提供高效、便捷的图像处理工具,帮助用户提升设计效率和作品质量。AI无损放大功能在图像处理领域具有重要意义,它弥补了传统放大方式容易导致图像模糊、失真的不足,为用户提供了更加优质、高效的图像放大解决方案。目前,该功能以网页形式提供服务,用户无需下载安装任何软件,只需通过浏览器访问即可使用,操作简单便捷。具体价格和定位等详细信息暂未明确,但其在图像处理领域的应用前景广阔,有望成为设计师、摄影师等专业人士以及普通用户提升图像质量的得力助手。
MangaNinja 是一种基于参考的线稿上色方法,可实现精确匹配和细粒度交互控制。
MangaNinja 是一种参考引导的线稿上色方法,它通过独特的设计确保精确的人物细节转录,包括用于促进参考彩色图像和目标线稿之间对应学习的块洗牌模块,以及用于实现细粒度颜色匹配的点驱动控制方案。该模型在自收集的基准测试中表现出色,超越了当前解决方案的精确上色能力。此外,其交互式点控制在处理复杂情况(如极端姿势和阴影)、跨角色上色、多参考协调等方面展现出巨大潜力,这些是现有算法难以实现的。MangaNinja 由来自香港大学、香港科技大学、通义实验室和蚂蚁集团的研究人员共同开发,相关论文已发表在 arXiv 上,代码也已开源。
一个基于Google Gemini 2.0的高精度OCR文字识别应用。
该产品利用Google Gemini 2.0技术,实现高精度的文字识别,支持多国语言和手写字体识别。其主要优点包括高精度识别、多语言支持、优雅的渐变动画效果以及响应式设计。产品适用于需要进行文字识别的各类用户,如学生、研究人员、办公人员等。目前该产品是免费的,旨在为用户提供高效的文字识别解决方案。
将图像转换为3D模型,可用于渲染、动画或3D打印。
Shapen是一款创新的在线工具,它利用先进的图像处理和3D建模技术,将2D图像转化为详细的3D模型。这一技术对于设计师、艺术家和创意工作者来说是一个巨大的突破,因为它极大地简化了3D模型的创建过程,降低了3D建模的门槛。用户无需深厚的3D建模知识,只需上传图片,即可快速生成可用于渲染、动画制作或3D打印的模型。Shapen的出现,为创意表达和产品设计带来了全新的可能性,其定价策略和市场定位也使其成为个人创作者和小型工作室的理想选择。
专业级AI人像精修,极速出片,极致效果。
美图云修是美图公司推出的专业级AI人像精修软件。它基于美图自研AI算法大模型,为商业摄影行业提供真实、自然、干净、通透的人像精修效果。该产品历经数亿用户验证,兼具稳定性与实用性,能够帮助用户快速打造大师级质感人像,提升修图效率。美图云修不仅适用于专业摄影师和修图师,也适合摄影爱好者和普通用户。它提供多种套餐价格,满足不同用户的需求。
一种从2D图像学习3D人体生成的结构化潜在扩散模型。
StructLDM是一个结构化潜在扩散模型,用于从2D图像学习3D人体生成。它能够生成多样化的视角一致的人体,并支持不同级别的可控生成和编辑,如组合生成和局部服装编辑等。该模型在无需服装类型或掩码条件的情况下,实现了服装无关的生成和编辑。项目由南洋理工大学S-Lab的Tao Hu、Fangzhou Hong和Ziwei Liu提出,相关论文发表于ECCV 2024。
FitDiT 是一种用于高保真虚拟试衣的新型服装感知增强技术。
FitDiT 旨在解决图像基础虚拟试衣中高保真度和鲁棒性不足的问题,通过引入服装纹理提取器和频域学习,以及采用扩张松弛掩码策略,显著提升了虚拟试衣的贴合度和细节表现,其主要优点是能够生成逼真且细节丰富的服装图像,适用于多种场景,具有较高的实用价值和竞争力,目前尚未明确具体价格和市场定位。
一种基于扩散变换器网络的高动态、逼真肖像图像动画技术。
Hallo3是一种用于肖像图像动画的技术,它利用预训练的基于变换器的视频生成模型,能够生成高度动态和逼真的视频,有效解决了非正面视角、动态对象渲染和沉浸式背景生成等挑战。该技术由复旦大学和百度公司的研究人员共同开发,具有强大的泛化能力,为肖像动画领域带来了新的突破。
SVFR是一个用于视频人脸修复的统一框架。
SVFR(Stable Video Face Restoration)是一个用于广义视频人脸修复的统一框架。它整合了视频人脸修复(BFR)、着色和修复任务,通过利用Stable Video Diffusion(SVD)的生成和运动先验,并结合统一的人脸修复框架中的任务特定信息,有效结合了这些任务的互补优势,增强了时间连贯性并实现了卓越的修复质量。该框架引入了可学习的任务嵌入以增强任务识别,并采用新颖的统一潜在正则化(ULR)来鼓励不同子任务之间的共享特征表示学习。此外,还引入了面部先验学习和自引用细化作为辅助策略,以进一步提高修复质量和时间稳定性。SVFR在视频人脸修复领域取得了最先进的成果,并为广义视频人脸修复建立了新的范式。
InternVL2.5-MPO系列模型,基于InternVL2.5和混合偏好优化,展现卓越性能。
InternVL2.5-MPO是一个先进的多模态大型语言模型系列,基于InternVL2.5和混合偏好优化(MPO)构建。该系列模型在多模态任务中表现出色,能够处理图像、文本和视频数据,并生成高质量的文本响应。模型采用'ViT-MLP-LLM'范式,通过像素unshuffle操作和动态分辨率策略优化视觉处理能力。此外,模型还引入了多图像和视频数据的支持,进一步扩展了其应用场景。InternVL2.5-MPO在多模态能力评估中超越了多个基准模型,证明了其在多模态领域的领先地位。
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