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🎬 KLING AI ⏱ 3 min read 🔍 Recognize

Recognize — Technical Guide

任意の写真をアップロードすると、瞬時にレイヤーに分解されます — AIが体、頭、顔、衣服を個別のマスク画像に分けて分析またはさらなる編集のために提供します。

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Recognize

任意の写真をアップロードすると、瞬時にレイヤーに分解されます — AIが体、頭、顔、衣服を個別のマスク画像に分けて分析またはさらなる編集のために提供します。
Recognizeは迅速な分析ツールです。任意の写真をアップロードすると、AIが瞬時に4つのレイヤーを検出して分離します:全身またはオブジェクト、髪を含む頭、髪のない顔、そして衣服。それぞれのレイヤーは別々のマスク画像として返されます — 検出された領域が透明または空白の背景に対してフルカラーで表示されます。

プロンプトは不要、設定の構成も不要、待機時間もありません。写真をアップロードし、セグメンテーション結果を即座に取得します。分析あたりわずか0.1クレジットで、実質的に無料で使用できます。

主な用途は、より大きな生成にコミットする前にAIが何を見ているかを理解することです。Omni Image、Multi-Image、またはKling Videoで使用する前に写真でRecognizeを実行して、AIが被写体を正しく識別しているか、顔の境界がどこにあるか、衣服が背景からどれだけきれいに分離されているかを確認します。これにより、悪いセグメントのリファレンスを使用して生成にクレジットを無駄にすることを防ぎます。

マスクされた出力はスタンドアロンのアセットとしても機能します。孤立した頭をプロフィール写真に使用したり、体のマスクを背景置換ワークフローに使用したり、衣服のレイヤーを他のツールでのファッションマッチングのリファレンスとして使用したりします。
✦ Best Results Tips
📸 明確な被写体、クリーンな背景
シンプルな背景に対して明確な被写体が1つの写真は、最もクリーンなセグメンテーションを生成します。重なり合った人や物のある混雑した背景は、AIがレイヤーを正確に分離するのを難しくします。
👤 1枚の写真に1人
Recognizeは、明確に見える単独の人物で最も効果的です。重なり合った複数の人はセグメントの境界を混乱させる可能性があります — AIは2人を1つの体のマスクに統合したり、顔を完全に見逃したりすることがあります。
💡 良い照明が重要
均一な照明の良く照らされた写真は、シャープなマスクのエッジを生成します。重い影や極端な逆光は、AIが被写体の終わりと背景の始まりを検出するのを難しくします。
🔗 他のツールの前に使用
Omni Image、Multi-Image、またはKling Videoでリファレンスとして使用する前に、任意の写真でRecognizeを実行してください。ほとんどコストがかからず、AIが画像をどのように読み取るかを正確に示します — 悪いリファレンスでのクレジットを節約します。
✂️ マスクをアセットとして使用
分離されたレイヤーはそれ自体で有用です。孤立した頭はプロフィール写真として機能します。体のマスクは背景置換に役立ちます。衣服のレイヤーは他のツールでのファッションリファレンスとして機能します。
即時結果、ほぼ無料
Recognizeは即座に結果を返します — ポーリングもキューも待機もありません。分析あたり0.1クレジットで、コストを気にせずに好きなだけ写真で実行できます。

Recognize — Available Models

Image Recognize
Default
recognize
Detect objects and segments in an image.
Instant — no polling
📥 You Give
🖼️Image to Analyze
AI Magic
klingai
🖼️ You Get
🖼️ Image
Features
Object detection Head segmentation Face segmentation Clothing segmentation

💰 Recognize — Pricing

Estimated cost
Failed jobs are automatically refunded

🔍 Recognize

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