AIイメージベクタライザー

AIを使ってラスター画像をスケーラブルなベクターグラフィックに変換する

AIによるスマートなベクトル化

最新のAIによるベクトル化は、アウトラインをトレースするだけでなく、画像を解釈します。微妙なエッジの遷移を認識し、ノイズの多い背景を簡素化し、視覚的な鮮明さを維持しながらインテリジェントに色の複雑さを軽減します。つまり、画像が単にベクトル化されるだけでなく、パフォーマンス、鮮明さ、デザインの柔軟性が最適化されるのです。

AI Image Vectorizerを使えば、画像の変換が素早く、直感的で、簡単に行えます。手動でベクトル化設定を調整したり、AIが自動的にエッジを強調し、カラーパレットのバランスをとり、ファイルサイズを最小化します。

イメージベクタライザーの仕組み

画像のアップロード – PNG、JPG、GIF、TIFF、BMP、ICOなど、サポートされている任意のラスター画像フォーマットをアップロードして開始します。
色の量子化(オプション) – 画像の色数を減らし、トレース処理を簡素化します。
画像のベクトル化 – トレース精度、スムージング、ストローク幅を調整し、“Vectorize"ボタンをクリックします。
AI設定を適用 – 「滑らかなエッジ、50KB以下」など、希望する内容を記述し、“Apply via AI"を押す。AIが自動的に微調整してくれる。
**量子化されたPNGまたは最終的なSVGを保存します。

モードとパラメータ

ベクトル化中に画像を微調整して、詳細レベルを効果的に管理できます。これにより、デザインプロセスに創造的な柔軟性が加わります：

Area	Control	Range	What it does (under the hood)
Quantize	colors	1 – 255	Palette size for `RgbQuant` (fewer colors -> smaller SVG, more -> better color fidelity).
	method	1 or 2	1 = uniform 1-D histogram, 2 = adaptive 2-D histogram.
	minHueCols	≥ 0 (step 100)	Minimum distinct hues to keep when down-sampling.
	scale	0.1 – 5	Pre-scales the bitmap before quantization & tracing.
	grayscale	on/off	Converts to gray before quantizing (faster, tiny output).
Vectorize	threshold	0 – 200	Error tolerance for Bézier-curve fitting (`fitCurve`). Higher = fewer path segments.
	severity (= extent)	0 – 10	Smoothing radius in pixels (`smooth` / moving-average).
	line-width	0 – 50	Stroke width applied after scaling × 10.
	trace paths	on/off	Adds a mid-point marker (`marker-mid`) so you can inspect individual path segments.

AI Image Vectorizerへのリクエストや質問はどのようにすればよいですか？

具体的に言う – “画像のラインをシャープにし、最終的なSVGサイズを縮小します。”
使用例について言及する – “最小限のファイルサイズでモノクロの外観が欲しい。”
最速かつ正確なチューニングのために、一度に1つのリクエストを使用します。

これらのガイドラインに従うことで、ベクトル化プロセスを完璧にするための的確で適切な提案を受けることができます。