BEN2-ONNX
onnx-community基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗DISCOVER & COMPARE
AIモデルを探す 251
BiRefNet_512x512-ONNX
onnx-community基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗BiRefNet_lite-ONNX
onnx-communityPeng Zheng 1,4,5,6 ,  Dehong Gao 2 ,  Deng-Ping Fan 1* ,  Li Liu 3 ,  Jorma Laaksonen 4 ,  Wanli Ouyang 5 ,  Nicu Sebe 6 1 Nankai University  2 Northwestern Polytechnical University  3 National University of Defense Technology  4 Aalto University  5 Shanghai AI Laboratory  6 University of Trento  For more information, check out the official repository.
翻訳待ち・原文を表示
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗BiRefNet-ONNX
onnx-community基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗BiRefNet-portrait-ONNX
onnx-community基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗ISNet-ONNX
onnx-community基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗mediapipe_selfie_segmentation
onnx-community基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗mediapipe_selfie_segmentation_landscape
onnx-community基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗modnet-webnn
onnx-community基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗ormbg-ONNX
onnx-communityIf you haven't already, you can install the Transformers.js JavaScript library from NPM using:
翻訳待ち・原文を表示
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗segformer-b3-finetuned-ade-512-512-ONNX
onnx-community基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗PATH-ViTB
OpenGVLab基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗upernet-convnext-base
openmmlab基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗upernet-convnext-large
openmmlab基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗upernet-convnext-small
openmmlabUperNet framework for semantic segmentation, leveraging a ConvNeXt backbone. UperNet was introduced in the paper Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding by Xiao et al. Disclaimer: The team releasing UperNet + ConvNeXt did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team. UperNet is a framework for semantic segmentation. It consists of several components, including a backbone, a Feature Pyramid Network (FPN) and a Pyramid Pooling Module (PPM).
翻訳待ち・原文を表示
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗upernet-convnext-tiny
openmmlabUperNet framework for semantic segmentation, leveraging a ConvNeXt backbone. UperNet was introduced in the paper Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding by Xiao et al. Disclaimer: The team releasing UperNet + ConvNeXt did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team. UperNet is a framework for semantic segmentation. It consists of several components, including a backbone, a Feature Pyramid Network (FPN) and a Pyramid Pooling Module (PPM).
翻訳待ち・原文を表示
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗upernet-swin-base
openmmlab基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗upernet-swin-large
openmmlabUperNet framework for semantic segmentation, leveraging a Swin Transformer backbone. UperNet was introduced in the paper Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding by Xiao et al. Combining UperNet with a Swin Transformer backbone was introduced in the paper Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows. Disclaimer: The team releasing UperNet + Swin Transformer did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team.
翻訳待ち・原文を表示
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗upernet-swin-small
openmmlab基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗upernet-swin-tiny
openmmlab基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗PP-DocLayoutV3
PaddlePaddle**🔥 Official Website** | **📝 Technical Report** This is the PP-Doclayoutv3 model weights for the PaddlePaddle framework. Get safetensors weights at PP-DocLayoutV3_safetensors **PP-DocLayoutV3 is specifically engineered to handle non-planar document images. It can directly predict multi-point bounding boxes for layout elements—as opposed to standard two-point boxes—and determine logical reading orders for skewed and curved surfaces within a single forward pass, significantly reducing cascading errors.** This model is an essential component of PaddleOCR-VL-1.5, providing crucial layout analysis for the high-precision parsing of various real-world documents in PaddleOCR-VL.
翻訳待ち・原文を表示
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗Fine-tuned version of `briaai/RMBG-1.4` on `phungpx/cubicassa5k-coco` for **binary foreground/background segmentation** of `wall` in architectural floor plans. Columns: input floor-plan, ground-truth `wall` mask, and model prediction (per-image IoU shown above each prediction).
翻訳待ち・原文を表示
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗schp-atr-18
pirocheto基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 画像
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗該当するモデルがありません
提供元・分類・入出力の条件を変更してください。新しいモデルを随時追加しています。
COST EXPLORER
モデル選びに、費用の視点も。
月間トークン数を調整してAPI費用を比較。
1 M = 100万トークン・米ドル
同一チャネルの基本テキスト料金を比較
同一チャネルの基本テキスト料金を比較
収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。
MODEL HANDBOOK
モデルを理解して選ぶ
API料金はどう比較しますか？+
入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。
オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+
必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
ランキング1位が最適ですか？+
順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。