क्लोद्स एक्सट्रैक्टर

AI-पावर्ड सेगमेंटेशन से किसी भी फ़ोटो से कपड़े तुरंत अलग करें और निकालें।

  • पिक्सल-परफ़ेक्ट सेगमेंटेशन
  • सटीक रिज़ल्ट
  • बिजली जैसी रफ़्तार

AI से कपड़ों को अलग करना

हमारा क्लोद्स एक्सट्रैक्टर एडवांस्ड AI सेगमेंटेशन से फ़ोटो में मौजूद हर कपड़े को पिक्सल-परफ़ेक्ट सटीकता से पहचानता और निकालता है। कोई भी इमेज अपलोड करें और सेकंडों में ट्रांसपेरेंट बैकग्राउंड वाला साफ़ कटआउट पाएँ।

AI clothes isolation example

तेज़ और सटीक रिज़ल्ट

बिना स्टूडियो के प्रोडक्ट फ़ोटो शूट करने से लेकर मूड बोर्ड और फ़्लैट-ले बनाने तक, क्लोद्स एक्सट्रैक्टर आपके क्रिएटिव आइडिया और फ़ाइनल रिज़ल्ट के बीच की हर रुकावट हटा देता है। किसी भी प्लेटफ़ॉर्म के लिए तैयार साफ़ कपड़ों के कटआउट पाएँ।

Fashion and e-commerce clothes extraction

क्लोद्स एक्सट्रैक्टर क्यों इस्तेमाल करें

AI से चलने वाला प्रोफ़ेशनल-ग्रेड गारमेंट एक्सट्रैक्शन, जो रफ़्तार और सटीकता के लिए बना है।

पिक्सल-परफ़ेक्ट सेगमेंटेशन

AI-आधारित एज डिटेक्शन कपड़ों को फ़ैब्रिक की बारीक डिटेल, बटन और एक्सेसरीज़ तक अलग कर देता है—मैन्युअल मास्किंग की कोई ज़रूरत नहीं।

सटीक रिज़ल्ट

निकाले गए कपड़े साफ़ ट्रांसपेरेंट (PNG) बैकग्राउंड पर पाएँ, जो किसी भी डिज़ाइन, कैटलॉग या ई-कॉमर्स लिस्टिंग में सीधे इस्तेमाल के लिए तैयार हों।

बिजली जैसी रफ़्तार

पूरा आउटफ़िट सेकंडों में प्रोसेस करें। हाई-वॉल्यूम फ़ैशन कैटलॉग, लुकबुक और सोशल मीडिया एसेट्स के लिए बैच में काम करने को तैयार।

किसी भी फ़ोटो से सेकंडों में कपड़े निकालें

एक फ़ोटो अपलोड करें और हमारा AI तुरंत हर कपड़े को साफ़, ट्रांसपेरेंट बैकग्राउंड के साथ अलग कर देगा। किसी डिज़ाइन स्किल की ज़रूरत नहीं।

हमारे यूज़र्स क्या कहते हैं

SR

Sofia R.

स्टूडियो रीटचिंग के घंटों बचाता है

"पहले मैं Photoshop में आउटफ़िट मास्क करने में बहुत समय लगाती थी। यह टूल सेकंडों में कर देता है और एज़ बेहद साफ़ आते हैं।"

JT

James T.

बल्क प्रोडक्ट लिस्टिंग के लिए बिल्कुल सही

"हम हर हफ़्ते सैकड़ों प्रोडक्ट इमेज प्रोसेस करते हैं। क्लोद्स एक्सट्रैक्टर ने हमारा पोस्ट-प्रोडक्शन टाइम 70% कम कर दिया है।"

MK

Mia K.

अब मेरे आउटफ़िट पोस्ट शानदार दिखते हैं

"मैं अपनी आउटफ़िट फ़ोटो डालती हूँ और सेकंडों में खूबसूरत कटआउट मिल जाता है। इसे इस्तेमाल करना शुरू करने के बाद से मेरा एंगेजमेंट रेट दोगुना हो गया है।"

50,000+ खुश यूज़र्स से 4.8/5

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

क्लोद्स एक्सट्रैक्टर कई तरह के कपड़ों को पहचान और अलग कर सकता है, जैसे टॉप, बॉटम, ड्रेस, जैकेट, कोट, जूते और एक्सेसरीज़। AI को अलग-अलग फ़ैशन डेटासेट पर ट्रेन किया गया है, ताकि वह कई स्टाइल और फ़ैब्रिक संभाल सके।

आप JPEG, PNG और WEBP फ़ॉर्मैट में इमेज अपलोड कर सकते हैं। निकाले गए कपड़े ट्रांसपेरेंट बैकग्राउंड वाली हाई-क्वालिटी PNG फ़ाइल के रूप में मिलते हैं।

हाँ। निकाला गया कपड़ा पूरी तरह ट्रांसपेरेंट बैकग्राउंड वाली PNG फ़ाइल के रूप में मिलता है, जिससे आप उसे अपने डिज़ाइन टूल में किसी भी कलर, पैटर्न या सीन पर आसानी से रख सकते हैं।

हाँ, AI एक ही इमेज में दिख रहे कई कपड़ों को पहचान और निकाल सकता है, जैसे टॉप, ट्राउज़र और फ़ुटवियर समेत पूरा आउटफ़िट।

आपकी इमेज सुरक्षित तरीके से प्रोसेस होती हैं और हमेशा के लिए सेव नहीं की जातीं। हम आपकी प्राइवेसी का सम्मान करते हैं और प्रोसेसिंग पूरी होने के कुछ ही समय बाद अपलोड की गई फ़ाइलें डिलीट कर देते हैं।

किसी भी फ़ोटो से सेकंडों में कपड़े निकालें

एक फ़ोटो अपलोड करें और हमारा AI तुरंत हर कपड़े को साफ़, ट्रांसपेरेंट बैकग्राउंड के साथ अलग कर देगा। किसी डिज़ाइन स्किल की ज़रूरत नहीं।

इनके लिए बना है

डेवलपर API

अपने ही सॉफ़्टवेयर से लिस्टिंग फ़ोटो स्टेज और बेहतर करें

अपना CRM, वेबसाइट या पोर्टल फ़ीड जोड़ें और नई लिस्टिंग आते ही खाली कमरों को वर्चुअली सजाएँ, दिन के शॉट को शाम के नज़ारे में बदलें और प्रॉपर्टी फ़ोटो अपने-आप अपस्केल करें।

API से वर्चुअल स्टेजिंग

कमरे की फ़ोटो और एक प्रॉम्प्ट भेजें, स्टेज की गई फ़ोटो वापस पाएँ। शाम का नज़ारा और सामान हटाना भी इसी तरह काम करते हैं।

ज़्यादा शार्प फ़ोटो और फ़ॉर्मेट

2× से 10× तक अपस्केलिंग, इमेज एक्सटेंशन और फ़ॉर्मेट कन्वर्ज़न उसी API key से काम करते हैं।

आपकी keys, काम करते उदाहरण

अपने डैशबोर्ड में API keys बनाएँ और हर एंडपॉइंट के लिए तुरंत चलने वाला कोड कॉपी करें।

example.js
const url = "https://api.yumepik.com/api/v3/extract-clothes"

const headers = new Headers();
headers.append("Authorization", "Bearer YOUR_API_KEY_HERE");

const formdata = new FormData();

formdata.append("file", "image.png");

const requestOptions = {
  method: 'POST',
  body: formdata,
  headers: headers,
};

fetch(url, requestOptions)
  .then(response => response.json())
  .then(result => console.log(result))
  .catch(error => console.log("error", error));