JPG'i SVG'ye dönüştürün
Kaliteli, tam renkli, tamamen otomatik vektörleştirme. Yapay Zeka Kullanarak.
Diğer sitelerin yaptığı gibi düşük kaliteli veya 2 renkli izleme olmadan.
Kaliteli, tam renkli, tamamen otomatik vektörleştirme. Yapay Zeka Kullanarak.
Diğer sitelerin yaptığı gibi düşük kaliteli veya 2 renkli izleme olmadan.
JPG (ayrıca JPEG olarak da bilinir), şeffaflığı desteklemeyen gri tonlamalı veya renkli resimler için çok yaygın, kayıplı¹ bir raster formatıdır. JPG, fotoğraf içeriği için tasarlandığından en iyi bu içerikle çalışır. Sabit veya neredeyse sabit renkler arasında keskin sınırları olan logolar, simgeler ve diğer dijital sanatsal çalışmalar JPG olarak kodlandıklarında genellikle iyi görünmezler. Bu tarz resimleri JPG ile kodlarken yansıma, bulanıklık, renk sapması, gürültü ve diğer yapaylıklar meydana gelmesi yaygındır.
JPG, bir raster formatı olarak, resimleri, her biri belli bir rengin küçük bir dörtgeni (genelde bir karesi) olarak düşünülebilir olan, tek formda bir piksel ızgarası olarak kodlar. Bu pikseller ızgarası birlikte alındıklarında orjinal boyutunda görüntülenen bir resme benzer ancak bir rasteri daha büyük bir boyuta büyütmek pikselleşmiş veya bulanık bir resme yol açar.
¹ Kayıplı, bir resmin önce kodlanıp daha sonra deşifre edilmesi esnasında orjinalden farklı bir sonuç üretmesi anlamına gelmektedir.
SVG, şeffaflığı, gradyenleri ve animasyonları destekleyen XML'e dayalı, modern bir vektör formatıdır. SVG modern internet tarayıcıları tarafından desteklenmektedir ve günümüzde büyük oranda kullanılan, en yaygın vektör formatıdır.
Tipik olarak Adobe'un AI formatı gibi diğer sahipli formatlara varsayılan olarak ayarlanmış olsa bile vektör düzenleme yazılımlarının çoğu SVG'yi aktarabilir. SVG'nin daha gelişmiş özelliklerinin bazıları daha az desteklenmektedir, örneğin animasyonlar ve filtre efektleri.
SVG genelde logolar, ikon simgeleri, diyagramlar, çizimler ve diğer benzer dijital sanat eserleri için en iyi seçimdir. Bizim vektörleştirme motorumuzun tüm özelliklerini desteklediğinden SVG, Vectorizer.AI'ın tercih edilen dışa aktarım formatıdır.
Resminizi yukarıdaki çizgili kutuya sürükleyip bırakabilir veya dosya seçme diyaloğunu açmak için üzerine tıklayabilirsiniz.
Resminiz yüklendiğinde vektörleştirme süreci otomatik olarak başlayacaktır.
Vektörleştirme süreci kaliteli bir sonucu hızlı bir biçimde elde etmek amacıyla yüksek performanslı sunucularımızda gerçekleştirilmektedir.
Süreç tamamlandığında, indirme yapmadan önce inceleyebilmeniz için sonuç size yakınlaştırma ve kaydırma yapabilen interaktif bir görüntüleyicide gösterilecektir.
Gözden geçirme işleminiz bittiğinde "İndir" butonuna basıp sonucunuzu bilgisayarınıza indirebilirsiniz.
Sonucun kendi ihtiyaçlarınıza özel olarak şekillendirilmesine olanak sağlayan, SVG dahil olmak üzere, çok sayıda dışa aktarım seçenekleri ve formatları sunuyoruz.
Bir resmi vektörleştirme insan gözü için çok kolay olmakla birlikte bilgisayar için şaşırtıcı biçimde zor bir işlemdir. Bunu yapmaya çalışan yazılımların çoğu bariz kusurları olan zayıf sonuçlar ortaya koymaktadır. Düzgünleştirilmiş yapaylıklar gibi orada olmaması gereken şekiller sonuca eklenmiş olabilir veya küçük ve/veya silik özellikler gibi şekillerde olması gereken şeyler bulunmayabilir. Şekiller doğru olsa bile şekilleri belirten kıvrımlar kötü bir şekilde seçilmiş olabilmektedir. Bazı durumlarda kıvrımlar orjinal resmi çok iyi takip edemez. Diğer durumlarda ise, çok fazla sayıda kıvrım vardır veya var olan kıvrımlar kötü yerleştirilmiştir, eşleşen tanjantlar olması gerektiği gibi birleşmemektedir veya yanlış kıvrım türü kullanılarak (yani, eliptik bir yay daha iyi olacakken ikinci derece bezier kullanma gibi) temsil edilmiştir.
Vektörleştirme sürecinin her adımı karmaşıktır ve kullanılabilecek pek çok farklı algoritma bulunmaktadır. Rakiplerimizin çoğu, iyi sonuçlar ortaya koymayan eski ve basit algoritmalar kullanmaktadır. Bunların bazıları yalnızca 2 renkli vektörleşmeyi desteklemektedir; bu da kullanılabilirliklerini ciddi oranda sınırlandırmaktadır. Vectorizer.AI vektörleştirme motoru bizim kendi tescilli araştırmamıza dayalıdır ve en iyi sonuçları elde etmek için derin öğrenme ve diğer tekniklerin bir birleşimini kullanmaktadır. Kıvrımlar dikkatli bir şekilde seçilir ve alttaki resme mümkün olduğunca yakın bir şekilde sığması için optimize edilir.
Ayrıca daireler, elipsler, dikdörtgenler, yıldızlar ve üçgenler gibi tipik şekilleri tanıyıp bunları açık bir şekilde yansıtırız. Bu da sonuçların daha iyi görünmesine ve daha kolay düzenlenmesine olanak tanır.
Bir vektörleştirme algoritması geliştirirken basitleştirme adına yaygın olarak yapılan seçim yalnızca iki rengi (yani siyah ve beyaz) desteklemektir. Bu tür algoritmalar üzerine inşa edilen ürünler tam renkli vektörleştirme sistemlerine göre önemli oranda daha az kullanışlıdır. Diğer sistemler daha fazla renk desteklemekle birlikte bunu yalnızca her renk için iki renkli algoritmayı tekrar tekrar kullanarak yapmaktadır.
Tam tersine, Vectorizer.AI vektörleştirme motoru şeffaflık ve yarı şeffaflık dahil tam renkli vektörleştirmeyi desteklemek için sıfırdan inşa edilmiştir. Sistemimizin dayalı bulunduğu Vector Graph, sistemin mümkün olan en kaliteli sonucu optimize etmesine olanak sağlarken bitişik şekil sınırları arasındaki tutarlılığı sorunsuz bir şekilde korumaktadır.
Vektörleştirme iki ana şekilde yapılır: rekonstrüktif ve esinlendirici.
Rekonsrüktif vektörleştirme daha önce bir vektör orjinalini rasterleştirerek yaratılmış olan bir bitişlem resminin, orjinale en yakın olan bir biçimde bir vektör resmine dönüştürülmesi sürecidir. Amaç orjinal vektör eserini yeniden oluşturmaktır. Bu en çok, orjinal vektör eserinin erişilebilir olmadığı logolar, ikom simgeleri ve diğer dijital grafikler için faydalıdır.
Esinlendirici vektörleştirme bir fotoğraf, tablo ve diğer benzer raster resmini orjinalden esinlenen ancak birebir aynısını yeniden oluşturmaya çalışmayan bir vektör resmine dönüştürmektir. Plantonik bir ideali yeniden oluşturmaktan ziyade orjinalin sanatsal özünün veya ruhunun bir kısmını yansıtmayla ilgilidir.
Bizim ana odak noktamız rekontrüktif vektörleştirmekle olmakla birlikte tabi ki esinlendiriciyi de destekliyoruz.
Pek çok vektör formatı içlerine raster resmi gömme işlemini desteklemektedir. Bunu yapmak, resmin temel piksel yapısını değiştirmediğinden 'sahte' bir vektör dosyası yaratmaktadır. Bu tarz sonuçlarla kalite kaybı olmaksızın daha büyük bir boyuta ölçeklendirme yapmak gibi şeyleri hala yapamazsınız.
Yani, JPG'den SVG'e dönüştürürken resmi gerçekten de vektörleştirmek çok önemlidir. Bu süreç resimdeki şekilleri algılamayı, bunlara kıvrımlar yerleştirmeyi ve sonucu gerçek bir vektör dosyası olarak dışarı aktarmayı içermektedir. Nihai sonuçta herhangi bir piksel verisi yoktur ve sonuç kalite kaybı yaşanmaksızın herhangi bir boyuta ölçeklendirilebilir.
Vectorizer.AI'de biz yalnızca gerçek vektörleştirmeyi destekliyoruz.
