AI 图像矢量化器
使用 AI 将光栅图像转换为可缩放的矢量图形
人工智能智能矢量化
现代人工智能驱动的矢量化技术不仅能追踪轮廓，还能解读图像。它可以识别细微的边缘过渡，简化嘈杂的背景，并在保持视觉清晰度的同时智能地降低色彩复杂度。这意味着您的图像不仅仅是矢量化了，而且还优化了性能、清晰度和设计灵活性。
有了 AI Image Vectorizer，转换图像变得快速、直观、毫不费力。手动调整矢量化设置，或让 AI 自动增强边缘、平衡调色板并最小化文件大小，所有这一切都无需注册或安装任何软件。
图像矢量化器如何工作？
- 上传图像 – 首先上传任何支持的光栅图像格式，如 PNG、JPG、GIF、TIFF、BMP 或 ICO。
- 量化颜色(可选) – 减少图像中的颜色数量，简化描图过程。
- 矢量化图像 – 调整描边精度、平滑度和笔触宽度，然后点击 “Vectorize"按钮。
- 应用人工智能设置 – 描述您的需求，如 “边缘平滑，小于 50 KB”，然后按 “Apply via AI”。让人工智能自动微调结果。
- 下载结果 – 保存量化的 PNG 或最终的 SVG。
模式和参数
在矢量化过程中对图像进行微调，有效管理细节层次。这为您的设计流程提供了更大的创意灵活性：
| 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. |
如何向人工智能图像矢量处理器提出请求或问题？
- 请具体说明–“锐化图像线条并缩小 SVG 的最终尺寸”。
- 提及用途–“我想要单色外观，文件最小”。
- 每次使用一个请求，以获得最快、最准确的调谐。
遵循这些指导原则，您将获得精确、相关的建议，以完善您的矢量化流程。