AI 图像分割

AI 图像分割:把照片转成语义分割图

上传一张图片,SAM 会对整个画面做分割,把找到的每个区域填成不同的纯色。你会得到一张可以直接喂给生成模型当结构参考的分割图 —— 不用写提示词,也不用点选任何东西。

2 积分
街景照片,包含建筑、马路和路边车辆
同一街景的分割图,每栋建筑、马路和每辆车各为一块独立纯色

示例

语义分割图示例

  • 街景照片,包含建筑、马路和路边车辆
    同一街景的分割图,每栋建筑、马路和每辆车各为一块独立纯色
    街景

使用步骤

三步生成语义分割图

  1. 第 1 步

    上传照片

    拖入一张 JPG、PNG 或 WebP。画面里区域越分明 —— 比如街景、房间、人物加背景 —— 分割图就越清晰。

  2. 第 2 步

    交给 SAM 分割

    整张画面会自动完成分割。不用写提示词,也不用选择物体,所以同一张照片每次得到的分割图都一样。

  3. 第 3 步

    下载或继续加工

    结果会在生成会话里打开,你可以直接下载,也可以不用重来一遍就把它接到模型上当结构参考。

你会拿到什么

怎么看懂一张语义分割图

只是想把某个指定物体从画面里抠出来?那要用另一个工具 —— 下面这些颜色代表的是区域,不是可以单独取出的物体。

区域,不是标签

每种颜色代表模型认为属于同一整体的一块区域。颜色本身是随机分配的,不带任何名称:分割图不会告诉你某块是汽车还是树,只会告诉你它和周围是分开的。

一次处理整个画面

所有区域一次性找出来。你不需要点选坐标、拖框,也不用输入要找什么 —— 这正是它和大多数同样叫「图像分割」的工具之间的区别。

只留边界,抹掉其余

颜色、纹理和光影都会被丢掉,只剩下布局。这种「丢失」恰恰是重点:生成模型读这张图时,继承的是你照片的结构,而不是它原本的样子。

用来做什么

语义分割图的常见用途

ControlNet 分割图控制

最常见的用途。分割图把一张真实照片的布局交给生成模型,于是新图保留原有的排布,而外观可以完全换掉。

规划合成

要理清哪个东西挡在哪个前面时,一张标明各区域起止的纯色图,比照片本身好读得多。

看模型是怎么理解画面的

分割图会显示模型把画面的哪些部分当成同一个整体。它在什么地方意外地合并或拆开区域,往往能说明照片本身看不出的问题。

先铺色块和形状

去掉纹理和光影之后,照片就变成一块块平涂的色面 —— 用来研究构图,或者从真实排布出发做设计,都很快。

积分与套餐

每生成一张分割图固定消耗 2 积分,与照片尺寸无关。

基础版

适合爱好者和探索者
$11$9.99/月
  • 1000 额度
  • 每月最多 ~200 张图片
  • 每月最多约 332 秒视频
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  • 最新图像模型,包括 GPT Image 2.5、GPT Image 2 和 Nano Banana Pro
  • 最新视频模型,包括 Seedance 2
  • 真人合规模式
  • 使用 ElevenLabs 生成语音
  • 上传视频最大 50 MB
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最受欢迎

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  • 上传视频最大 200 MB
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  • 每月最多 ~6000 张图片
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  • 上传视频最大 200 MB
  • 无水印
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团队版

节省 24%
适合团队和工作室
$435$329.99/月
  • 36300 额度
  • 每月最多 ~12000 张图片
  • 每月最多约 12100 秒视频
  • 真人合规模式
  • 与团队共享画布、工作流和素材
  • 每个团队最多 10 名成员
  • 最多 5 个团队
  • 基于角色的管理
  • 团队额度管理与消费上限
  • 成员用量追踪
  • 上传视频最大 200 MB

常见问题

关于图像分割的常见问题

它是你照片的另一个版本:模型找到的每个区域都被填成一块纯色。它记录的是各部分在哪里、边界到哪儿为止,而不保留原本的样子。生成模型会把它当作结构参考来读。

开始分割

把照片变成语义分割图

上传一张图片,几秒钟就能拿到一张彩色分割图,随时可以拿去引导下一次生成。