画像をレイヤーに分解
AI画像レイヤー分解
あらゆる画像をワンクリックで編集可能な透明RGBAレイヤーに分割
先進的なAIにより、写真を複数のレイヤーに分解 — プロ品質の編集とコンポジットのために前景、背景、オブジェクト、テキストを分離。
コア機能
AI画像レイヤー分解がクリエイティブワークフローをどう変えるかを発見
前景の抽出
AI搭載のエッジ検出で任意の画像からメインの被写体を正確に分離し、髪、毛、透明要素などの細かいディテールを保持。
背景の分離
複雑な背景を自動的に独立したレイヤーに分離し、シームレスな背景置換やクリエイティブなコンポジットを可能に。
透明なRGBAレイヤー
Photoshop、Figma、その他のデザインツールで直接機能する完全に透明なRGBAレイヤーを生成 — 手動マスキング不要。
テキストとグラフィックの分離
画像からテキスト、ロゴ、グラフィック要素を検出して分離し、編集可能な独自のレイヤーにして簡単に変更できます。
複数オブジェクトの分離
シーン内の個々のオブジェクトを識別して分離し、各要素ごとに個別のレイヤーを作成 — 製品撮影やデザインに最適。
バッチ処理
一貫したレイヤー分解で複数の画像を一度に処理し、ECやデザインチームの手作業時間を数時間節約。
実際の動作を見る
さまざまなユースケースで画像レイヤー分解がどう機能するかを探索
EC製品
Professional product photo of wireless headphones on white background, studio lighting, clean commercial photography style
ポートレート撮影
Professional portrait of person in business attire against blurred city lights at night, cinematic color grading, shallow depth of field
デザイン要素
Flat-lay of colorful design materials — paper shapes, scissors, pens and color swatches on wooden desk, top-down view, natural lighting
フード撮影
Gourmet plated dish with grilled salmon and vegetables on ceramic plate, professional food photography, dark moody background, soft lighting
建築
Modern glass skyscraper against clear blue sky, architectural photography with geometric lines and reflections
デジタルアート
Vibrant oil painting of sunset landscape with mountains and lake, rich textured brushstrokes in warm colors, displayed on easel in studio
使い方
たった3つの簡単なステップで任意の画像をレイヤーに分解
よくある質問
AI画像レイヤー分解について知っておくべきすべて
AI画像レイヤー分解の完全ガイド
AI画像レイヤー分解は、コンピュータビジョンと画像編集技術における画期的な進歩です。手動のマスキングや選択ツールを必要とする従来の方法とは異なり、AI搭載の分解は単一の画像内の異なる視覚要素を自動的に識別して分離します。
AIレイヤー分解の仕組み
Qwen-Image-Layeredなどのトランスフォーマーアーキテクチャに基づく最新のAIモデルは、複数の抽象度レベルで画像を解析します。人、オブジェクト、テキスト、背景などのセマンティック領域を識別し、各要素のピクセルパーフェクトなマスクを生成します。その結果、独立して編集、移動、置換できる透明なRGBAレイヤーのセットが得られます。
デザイナーとデベロパーへのメリット
デザイナーにとって、これは手作業のクリッピングパスや背景除去に何時間も費やす必要がなくなることを意味します。デベロパーにとっては、APIを通じた画像分解へのプログラムアクセスが可能になり、ECカタログ、コンテンツ管理システム、クリエイティブアプリケーションの自動化ワークフローを実現します。
画像レイヤー分解と背景除去の違い
背景除去ツールは単に前景と背景を分離しますが、画像レイヤー分解はさらに一歩進み — シーン内の複数の異なる要素を識別し、それぞれに個別のレイヤーを作成できます。このマルチレイヤーアプローチにより、コンポジット、編集、クリエイティブな実験にはるかに大きな柔軟性が得られます。