本页目录8 个章节
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。
继续阅读
更多围绕相同主题、协议或工具的文章。
引用的工具
浏览与本文主题相关的目录条目。









