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ツール · 端末内で実行

各ツールは初回にオープンモデルを一度ダウンロードし、その後は WebGPU(記載がある場合は WebAssembly)で GPU 上で実行します。画像、ラベル、結果は端末内に残ります。

[ブラウザ内

画像で質問

写真やスクリーンショットに質問し、文字を読み取り、グラフを説明。

使用モデル

FastVLM-0.5B

ダウンロード

≈1.1 GB

ツールを開く](/ja/fastvlm/demo#image-playground) · [ブラウザ内

深度マップ生成

1枚の画像から深度マップを生成して PNG で保存。

使用モデル

Depth Pro · Depth Anything V2

ダウンロード

50 MB – 600 MB

ツールを開く](/ja/blog/depth-map-generator-ja) · [ブラウザ内

ゼロショット画像分類

自分のラベルを入力し、画像に対してスコア順に並べます。学習不要。

使用モデル

MobileCLIP-S0

ダウンロード

≈55 MB – 110 MB

ツールを開く](/ja/blog/image-classifier-ja) · [ブラウザ内

画像とテキストの類似度

CLIP 埋め込みで文章と画像の一致度をスコア化。

使用モデル

MobileCLIP-S0

ダウンロード

≈55 MB – 110 MB

ツールを開く](/ja/blog/image-text-similarity-ja) · [ローカル手順

画像から3D

1枚の写真から近傍視点用の 3D Gaussian、または再照明可能なアセットへ。

使用モデル

SHARP · Luce

ダウンロード

Local install

ツールを開く](/ja/blog/apple-sharp-image-to-3d-ja) · [ブラウザ内

デバイスをベンチマーク

モデル読み込み、最初のトークン、トークン/秒を計測して結果を共有。

使用モデル

FastVLM-0.5B

ダウンロード

≈1.1 GB

ツールを開く](/ja/blog/benchmark-fastvlm-device-ja)

ツールの仕組み

  • モデルは初回に Hugging Face から取得され、ブラウザにキャッシュされます。
  • 推論は Web Worker 内で GPU を使って実行され、FastVLM.net は画像を受信しません。
  • 利用統計は固定のステップ名、モデル、所要時間のみを記録し、内容は含みません。

ツールだけでなくモデルも知りたい?

各ツールは背後にある Apple モデルのページにリンクし、Python、MLX、ブラウザでの実行方法を掲載しています。

Apple モデルを見る

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