

ハンドバッグ
2本の持ち手、金具、吊り下げタグ、底鋲、持ち手の間の空間を保ったまま切り抜きます。
ブラウザ内にローカルキューを作成し、各画像を確認して一括送信し、結果を画像ごとに確認します。
ここに画像をドラッグ&ドロップ
JPG、PNG、WebP · 最大5 MB · 32~12,000ピクセル · 総画素数40 MP以下
一括背景削除を完了してから、1枚または複数の画像を選んで調整し、ダウンロードできます。出力の調整でクレジットが追加消費されることはありません。
共通の出力設定で始め、背景削除後に1枚または選択した画像を調整します。同じ結果を再処理せず複数チャネル向けに再利用できます。
アップロード欄で複数画像を選ぶか、まとめてドラッグします。処理開始前なら、再度ドラッグするか「アップロードを続ける」を使い、最大50枚まで追加できます。
誤った画像は、開始前にサムネイル右上の×で削除してください。
右側でキャンバスまたはECモール用プリセット、背景、PNGまたはWebP形式を選びます。背景削除後、これが全画像の標準出力設定になります。
一括処理の完了後も、1枚または選択した複数画像だけ設定を上書きできます。
完了画像を1枚選ぶか複数選択を有効にし、一部のサイズ、背景、形式を変更します。1つ目をダウンロードした後、設定を変更・保存して別チャネル用を再度ダウンロードできます。
出力設定の変更と再ダウンロードでクレジットは追加消費されません。
必要なファイルをダウンロードしてから「キューをクリア」を選ぶと、次のアップロードを開始できます。
クリアすると、このブラウザセッションの元画像プレビュー、結果、未保存設定が完全に削除され、復元できません。
低コストは結果を簡略化して得るものではありません。AI背景削除専用の処理、需要に応じたGPUリソース、再利用可能な出力により、不要な計算と重複リクエストを減らします。
背景削除向けの専門AIモデルと入力準備、推論設定、エッジ処理、出力処理を一体で改善し、計算を被写体と背景の分離に集中させます。
制限付きキューが実際の需要に応じて処理リソースを配分し、待機容量と不要な基盤コストを抑えながら投入済みの仕事を進めます。
背景削除に成功した画像1枚につき1クレジットを使用します。透過結果の完成後は、キャンバス、背景、形式、再ダウンロードに新しい推論や追加クレジットは不要です。
AIモデルは各画像の被写体構造、素材の見え方、背景コントラスト、細いエッジに基づいて結果を生成し、一括全体に同じマスクを適用しません。


2本の持ち手、金具、吊り下げタグ、底鋲、持ち手の間の空間を保ったまま切り抜きます。


シェード、細い支柱、光沢のある台座を残し、背景側の電源コードと床の影を除去します。


ヘッドバンド、ヨーク、イヤーカップを完全に残し、中央と側面の空間を透過させます。
Amazon、Shopify、Etsy、eBay、Google Merchant、Walmart、TikTok Shop、WooCommerceのプリセットに加え、1:1、4:5、3:4、16:9、カスタムサイズ、PNG・WebP出力に対応します。

元のキャンバス · PNG

2000 × 2000 · WEBP

1080 × 1350 · PNG
一括処理の精度、混在キュー、失敗の分離、ページ中断、画像保存、ツール選択について説明します。
いいえ。各画像は個別に認識され、同じ背景削除マスクを共有しません。一括モードで変わるのはジョブの整理方法であり、各画像の商品認識方法ではありません。
はい。横長、縦長、正方形の画像を同じキューに追加でき、異なる商品種別も混在できます。複雑な素材や特殊な構図は、ダウンロード前に個別確認をおすすめします。
いいえ。確認された失敗はその画像だけに記録され、キューは残りの画像を処理し続けます。他の完了済み結果が削除されることもありません。
一括処理は現在のブラウザセッションに属します。再読み込みやページを閉じるとローカルキューが中断され、未保存の結果にアクセスできなくなる可能性があります。ダウンロード完了までページを開いたままにしてください。
この処理では画像の長期保存を提供しません。元画像、プレビュー、完了結果は現在のブラウザセッションにのみ関連付けられます。キューをクリアする、またはページを離れる前に必要なファイルをダウンロードしてください。
手動でアップロード、確認、ダウンロードし、1回50枚以下の場合は一括ツールを使用します。ストア、カタログシステム、アプリケーションから画像を自動送信する場合はAPIを使用します。