Segmentation d’image par IA
Importez une image et SAM la segmente entièrement, en attribuant à chaque région détectée un aplat de couleur distinct. Vous obtenez une carte de segmentation utilisable directement dans un modèle de génération pour guider la structure de l’image générée, sans prompt à rédiger ni clic à effectuer.
Exemples
Comment ça marche
Déposez un JPG, un PNG ou un WebP. Les images comportant plusieurs zones distinctes, comme une rue, une pièce ou une personne sur un fond, donnent les cartes les plus lisibles.
L’image entière est segmentée automatiquement. Aucun prompt à rédiger, aucun objet à sélectionner : une même photo donne donc toujours la même carte.
La carte s’ouvre dans une session de génération. Vous pouvez la télécharger ou la relier directement à un modèle pour guider la structure de l’image générée, sans repartir de zéro.
Ce que vous obtenez
Vous cherchez plutôt à détourer un objet précis dans une image ? Il vous faut un autre outil : les couleurs ci-dessous représentent des régions, pas des objets que vous pouvez extraire individuellement.
Chaque couleur délimite une zone que le modèle considère comme un ensemble. Les couleurs sont arbitraires et ne portent aucun nom : rien n’indique qu’une région est une voiture ou un arbre, seulement qu’elle est distincte de ce qui l’entoure.
Toutes les régions sont détectées en un seul passage. Vous n’avez ni à cliquer sur des points, ni à tracer des cadres, ni à saisir ce qu’il faut chercher. C’est ce qui distingue cet outil de la plupart des autres outils de segmentation d’image.
Couleurs, textures et éclairage sont écartés : seule la disposition est conservée. C’est justement le but : un modèle de génération qui lit cette carte reprend la structure de votre photo sans reprendre son apparence.
À quoi ça sert
C’est de loin l’usage le plus courant. Une carte de segmentation transmet la disposition d’une photo réelle à un modèle de génération : la nouvelle image conserve ainsi l’agencement tout en changeant entièrement d’apparence.
Une carte en aplats qui délimite chaque zone est plus facile à analyser que la photo elle-même pour déterminer quels éléments se trouvent devant les autres.
La carte montre les parties de l’image qu’un modèle de segmentation considère comme un ensemble. Les régions qu’il fusionne ou sépare de façon inattendue révèlent des informations que la photo seule ne donne pas.
Sans texture ni éclairage, une photo devient un ensemble de masses colorées : un moyen rapide d’étudier sa composition ou de commencer une création à partir d’un agencement réel.
Chaque carte de segmentation coûte 2 crédits, quelle que soit la taille de la photo.
FAQ
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Importez une image et obtenez en quelques secondes une carte avec un code couleur, prête à guider la prochaine génération.
