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：
AreaControlRangeWhat it does (under the hood)Quantizecolors1 – 255Palette size for RgbQuant (fewer colors -> smaller SVG, more -> better color fidelity).method1 or 21 = uniform 1-D histogram, 2 = adaptive 2-D histogram.minHueCols≥ 0 (step 100) Minimum distinct hues to keep when down-sampling.scale0.1 – 5Pre-scales the bitmap before quantization & tracing.grayscaleon/offConverts to gray before quantizing (faster, tiny output).Vectorize threshold0 – 200Error tolerance for Bézier-curve fitting (fitCurve). Higher = fewer path segments.severity (= extent) 0 – 10Smoothing radius in pixels (smooth / moving-average).line-width0 – 50Stroke width applied after scaling × 10.trace pathson/offAdds 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。