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利用モデル (実測値・すべて商用可・初回のみDL): Swin2SR x4 quantized (MIT / 20.62 MB・超解像) + MediaPipe Face Landmarker (Apache-2.0 / 3.58 MB・顔補正) + LaMa fp32 (Apache-2.0 / 198.41 MB・不要物削除、Wi-Fi推奨) + ONNX Runtime Web (MIT)。画像は外部送信されません。動作確認済み。

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🖼️ クリック または ドラッグ&ドロップ

JPEG / PNG / WebP 対応 / 最大 15MB 推奨

✨ AI自動補正 (ワンクリック)

ヒストグラム解析で露出・WB・コントラストを最適化 / モデル不要・0MB

🔍 AI超解像 (Swin2SR x4)

MIT / 20.62 MB (実測) / 低解像写真を精細化 / モデル取得失敗時は高品質バイキュービック拡大へ自動フォールバック

👤 AI顔補正 (Face Landmark Smoothing)

Apache-2.0 / 3.58 MB (実測) / 顔のみ自然にスムージング(目・唇はシャープ)

🪄 AI不要物削除 (LaMa Inpainting)

Apache-2.0 / 198.41 MB (実測) / ブラシで囲った領域をAIが自然に埋める / 初回DL時は Wi-Fi 推奨。失敗時はシンプル補間にフォールバック

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モザイク / ぼかしブラシ

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テキスト挿入

回転・反転

プレビュー上でドラッグして範囲選択 → 「トリミング実行」