AI 이미지 벡터라이저
AI를 사용하여 래스터 이미지를 확장 가능한 벡터 그래픽으로 변환하기
AI를 활용한 스마트 벡터화
최신 AI 기반 벡터화는 단순히 윤곽선을 추적하는 것이 아니라 이미지를 해석합니다. 미묘한 가장자리 전환을 인식하고, 노이즈가 많은 배경을 단순화하며, 시각적 선명도를 유지하면서 색상 복잡성을 지능적으로 줄일 수 있습니다. 즉, 이미지가 단순히 벡터화되는 것이 아니라 성능, 선명도 및 디자인 유연성을 위해 최적화됩니다.
AI 이미지 벡터라이저를 사용하면 빠르고 직관적이며 간편하게 이미지를 변환할 수 있습니다. 가입하거나 설치할 필요 없이 벡터화 설정을 수동으로 조정하거나 AI가 자동으로 가장자리를 보정하고, 색상 팔레트의 균형을 맞추고, 파일 크기를 최소화하도록 할 수 있습니다.
이미지 벡터라이저는 어떻게 작동하나요?
- 이미지 업로드 – PNG, JPG, GIF, TIFF, BMP, ICO 등 지원되는 래스터 이미지 형식을 업로드하여 시작하세요.
- 색상 정량화(선택 사항) – 이미지의 색상 수를 줄여 추적 프로세스를 간소화합니다.
- 이미지 벡터화 – 트레이싱 정확도, 스무딩, 획 폭을 조정한 다음 “Vectorize” 버튼을 클릭합니다.
- AI 설정 적용 – “부드러운 가장자리, 50KB 미만"과 같이 원하는 결과를 설명한 후 “Apply via AI"을 누릅니다. AI가 자동으로 결과를 미세 조정합니다.
- 결과 다운로드 – 퀀티마이즈된 PNG 또는 최종 SVG를 저장합니다.
모드 및 매개변수
벡터화 중에 이미지를 미세 조정하여 디테일 수준을 효과적으로 관리할 수 있습니다. 이를 통해 디자인 프로세스에 창의적인 유연성을 더할 수 있습니다:
| 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 이미지 벡터라이저에 대한 요청이나 질문은 어떻게 작성하나요?
- 구체적으로 설명하세요 – “이미지 선을 선명하게 하고 최종 SVG 크기를 줄이세요.”
- 사용 사례 언급 – “최소한의 파일 크기로 흑백 룩을 원합니다.”
- 가장 빠르고 정확한 튜닝을 위해 한 번에 하나의 요청만 사용하세요.
이 가이드라인을 따르면 벡터화 프로세스를 완벽하게 수행할 수 있는 정확하고 관련성 높은 제안을 받을 수 있습니다.