Конвертировать GIF в PDF
Высококачественная, полноцветная, полностью автоматическая векторизация. С помощью ИИ.
Без низкого качества или двухцветной трассировки, как на других сайтах.
Высококачественная, полноцветная, полностью автоматическая векторизация. С помощью ИИ.
Без низкого качества или двухцветной трассировки, как на других сайтах.
GIF – это распространённый растровый формат без потерь¹ на основе индекса палитры с поддержкой грубой анимации и прозрачности с 1-битным псевдонимом. Для неанимированных растровых изображений контента, не похожего на фотографии, PNG обычно является лучшим вариантом, чем GIF, а SVG часто является лучшим выбором, чем любой другой.
В растровом формате GIF кодирует изображения в виде однородной сетки пикселей, каждый из которых можно представить как небольшой прямоугольник (обычно квадрат) заданного цвета. В совокупности эта сетка пикселей выглядит как изображение при рассмотрении его в исходном размере, но масштабирование растрового изображения до большего размера приведет к пикселизированному или размытому изображению.
¹ Без потерь означает, что кодирование изображения и последующее его повторное декодирование дают результат, идентичный оригиналу.
PDF — это формат обмена документами, который поддерживает векторную графику, растровые изображения, текст и другие функции документа. Это формат-преемник PostScript и EPS.
Его можно просмотреть во всех современных веб-браузерах, и большинство редакторов документов и векторных редакторов также широко поддерживают его. Хотя он обычно не используется только для векторных изображений, это распространенный формат с широкой поддержкой, поэтому он может быть полезен в тех случаях, когда SVG не поддерживается.
Если ваш последующий вариант использования поддерживает SVG, обычно лучше выбрать его, чем PDF.
Вы можете перетащить свое изображение в пунктирное поле выше или щелкнуть по нему, чтобы открыть диалоговое окно выбора файла.
Как только ваше изображение загрузиться, процесс векторизации начнется автоматически.
Процесс векторизации выполняется на наших высокопроизводительных серверах, что позволяет быстро получить результат хорошего качества.
После завершения процесса вам будет показан результат в интерактивном средстве просмотра с возможностью масштабирования и панорамирования, так что вы сможете подробно изучить его перед тем, как скачать.
Закончив проверку, просто нажмите кнопку «Скачать», чтобы загрузить результат на свой компьютер.
Мы предлагаем широкий выбор вариантов и форматов экспорта, включая PDF, что позволяет адаптировать результат к вашим конкретным потребностям.
Векторизация изображения - легкая задача для человеческого глаза, но на удивление сложная для компьютера. Большинство программ, пытающихся это сделать, выдают плохие результаты с явными дефектами. В результате могут присутствовать фигуры, которых не должно быть, например артефакты сглаживания, или могут отсутствовать фигуры, которые должны быть, например небольшие и/или слабые элементы. Даже если фигуры правильные, определяющие их кривые могут быть выбраны неудачно. В некоторых случаях кривые просто не совсем хорошо повторяют исходное изображение. В других случаях кривых слишком много, или имеющиеся кривые расположены неудачно, не соединяются с соответствующими касательными, когда это необходимо, или представлены с использованием кривой неправильного типа (например, с использованием квадратичной кривой Безье там, где лучше было бы использовать эллиптическую дугу).
Каждый шаг процесса векторизации сложен, и существует множество различных алгоритмов, которые можно использовать. Многие из наших конкурентов используют старые и простые алгоритмы, которые не дают хороших результатов. Некоторые из них поддерживают только двухцветную векторизацию, что существенно ограничивает их полезность. Механизм векторизации Vectorizer.AI основан на наших собственных исследованиях и использует сочетание глубокого обучения и других методов для достижения наиболее эффективных результатов. Кривые тщательно выбираются и оптимизируются для того, чтобы максимально точно соответствовать основному изображению.
Мы также определяем типичные фигуры, такие как круги, эллипсы, прямоугольники, звезды и треугольники, и представляем такими, как они есть. Благодаря этому результаты выглядят лучше и их легче редактировать.
Обычно при разработке алгоритма векторизации делается упрощенный выбор — поддерживать только два цвета (например, черный и белый). Продукты, созданные на основе таких алгоритмов, гораздо менее полезны и универсальны, чем системы полноцветной векторизации. Другие системы поддерживают больше цветов, но только путем многократного запуска двухцветного алгоритма для каждого цвета отдельно.
В отличие от них, механизм векторизации Vectorizer.AI был создан с нуля для поддержки полноцветной векторизации, включая прозрачность и частичную прозрачность. Vector Graph, лежащий в основе нашей системы, плавно поддерживает согласованность между соседними границами фигур, позволяя системе оптимизировать результат для достижения максимального качества.
Векторизация бывает двух основных видов: реконструктивная и вдохновляющая.
Реконструктивная векторизация — это процесс преобразования растрового изображения, которое когда-то было создано путем растеризации векторного оригинала, в векторное изображение, максимально близкое к оригиналу. Цель заключается в том, чтобы восстановить исходное векторное изображение. Она больше всего подходит для логотипов, значков и другой цифровой графики, где исходное векторное изображение недоступно.
Вдохновляющая векторизация преобразует фотографию, картину или другое подобное растровое изображение в векторное изображение, вдохновленное оригиналом, но не обязательно пытающееся точно его реконструировать. Речь идет скорее о передаче художественной сущности или духа оригинала, чем о реконструкции абсолютного идеала.
Мы уделяем основное внимание реконструктивной векторизации, но, конечно же, поддерживаем и вдохновляющую.
Большинство векторных форматов поддерживают встраивание в них растровых изображений. При этом создается «фейковый» векторный файл, поскольку он не меняет основную природу пикселей изображения. С такими результатами вы по-прежнему не сможете делать такие операции, как масштабирование их до большего размера, без потери качества.
Поэтому при преобразовании из GIF в PDF очень важно действительно векторизировать изображение. Этот процесс включает в себя обнаружение фигур на изображении, подгонку к ним кривых и экспорт результата в виде реального векторного файла. Конечный результат не содержит пиксельных данных и может масштабироваться до любого размера без потери качества.
В Vectorizer.AI мы поддерживаем только настоящую векторизацию.
