Vectoriseur d'images AI
Convertir des images matricielles en graphiques vectoriels modulables à l'aide de l'IA
Vectorisation intelligente grâce à l'IA
La vectorisation moderne alimentée par l’IA ne se contente pas de tracer des contours, elle interprète les images. Elle peut reconnaître les transitions subtiles des bords, simplifier les arrière-plans bruyants et réduire intelligemment la complexité des couleurs tout en préservant la clarté visuelle. Cela signifie que vos images ne sont pas simplement vectorisées – elles sont optimisées pour la performance, la clarté et la flexibilité de la conception.
Avec AI Image Vectorizer, la conversion de vos images est rapide, intuitive et sans effort. Ajustez manuellement les paramètres de vectorisation ou laissez AI améliorer automatiquement les bords, équilibrer les palettes de couleurs et minimiser la taille des fichiers, le tout sans avoir à vous inscrire ou à installer quoi que ce soit.
Comment fonctionne le vecteur d'images ?
- Téléchargez votre image – Commencez par télécharger n’importe quel format d’image matricielle pris en charge, tel que PNG, JPG, GIF, TIFF, BMP ou ICO.
- Quantifier les couleurs (optionnel) – Réduisez le nombre de couleurs de votre image pour simplifier le processus de traçage.
- Vectoriser l’image – Ajustez la précision du traçage, le lissage et l’épaisseur du trait, puis cliquez sur le bouton “Vectorize”.
- Appliquer les paramètres de l’IA – Décrivez ce que vous souhaitez, par exemple “bords lisses, moins de 50 Ko”, et cliquez sur “Apply via AI”. Laissez l’IA affiner le résultat automatiquement.
- Télécharger le résultat – Sauvegarder le PNG quantifié ou le SVG final.
Modes et paramètres
Affinez vos images lors de la vectorisation pour gérer efficacement les niveaux de détail. Vous bénéficiez ainsi d’une plus grande souplesse créative dans vos processus de conception:
| Area | Control | Range | What it does (under the hood) |
|---|---|---|---|
| Quantize | colors | 1 – 255 | Taille de la palette pour RgbQuant (moins de couleurs → SVG plus léger, plus → meilleure fidélité). |
| method | 1 or 2 | 1 = histogramme uniforme 1D, 2 = histogramme adaptatif 2D. | |
| minHueCols | ≥ 0 (step 100) | Nombre minimum de teintes distinctes à conserver lors de la réduction de couleurs. | |
| scale | 0.1 – 5 | Redimensionne l’image bitmap avant la quantification et la vectorisation. | |
| grayscale | on/off | Convertit en niveaux de gris avant quantification (plus rapide, sortie très légère). | |
| Vectorize | threshold | 0 – 200 | Tolérance d’erreur pour l’ajustement des courbes de Bézier (fitCurve). Plus élevé → moins de segments. |
| severity | 0 – 10 | Rayon de lissage en pixels (smooth / moyenne glissante). | |
| line-width | 0 – 50 | Largeur du contour appliquée après redimensionnement ×10. | |
| trace paths | on/off | Ajoute un marqueur intermédiaire (marker-mid) pour inspecter chaque segment de tracé. |
Comment formuler une demande ou une question pour l'AI Image Vectorizer ?
- Soyez précis – “Affiner les lignes de l’image et réduire la taille finale du SVG”.
- Mentionnez le cas d’utilisation – “Je veux un look monochrome avec une taille de fichier minimale”.
- Utilisez une demande à la fois pour un réglage plus rapide et plus précis.
En suivant ces lignes directrices, vous recevrez des suggestions précises et pertinentes pour parfaire votre processus de vectorisation.