AI-Image-Edit(AI画像生成・編集ウェブ)

AI/ML

概要

AI-Image-Editは、画像の部分的な編集・生成を行えるミニマルなWebサービスです。ユーザーは画像上でブラシ塗りまたは矩形選択で編集領域を指定し、AI描画モデルを使ってその領域を置き換え・補完できます。複数箇所を一度に指定して同時に編集することが可能で、モデルはOpenAI互換のAPI等に合わせて利用できます。簡易デプロイ用にDockerfileやViteベースのフロント実装が含まれており、MITライセンスで公開されています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 20
  • フォーク数: 3
  • ウォッチャー数: 20
  • コミット数: 15
  • ファイル数: 17
  • メインの言語: JavaScript

主な特徴

  • ブラシ塗り/矩形選択による部分マスクで局所的に画像を編集可能
  • 複数の領域を同時に編集できるワークフロー
  • OpenAI互換等の描画モデルを想定したAPI連携設計
  • Dockerを使った簡易デプロイとViteベースのフロントエンド構成

技術的なポイント

このプロジェクトはクライアントサイド中心のJavaScriptアプリケーションで、Viteを用いた開発体験と高速なバンドルを想定しています。編集操作はキャンバス上でのマスク生成(ブラシによるラスタ塗りや矩形ツール)を行い、マスク画像と元画像を組み合わせてインペインティング(部分生成)用のリクエストをバックエンドまたは外部AIモデルに送信する設計です。READMEからは「各种绘图模型,需要模型支持通用OpenA…」とあり、OpenAI互換のInpainting APIやStable Diffusion系のWeb APIと接続できる柔軟性があることが分かります。Dockerfileや.dockerignoreを含むためコンテナ化が容易で、本番環境への配備やAPIキー管理を想定した拡張も可能です。一方、READMEの注意書き通り、複雑な被写体や細かな輪郭ではマスクが他要素に影響を与えやすく、マスクの精度向上(エッジスナップ、ポリゴン選択、スマートフェザリング等)やモデルパラメータの調整が品質改善の鍵になります。MITライセンスであるため、商用利用や改変・組み込みも比較的自由に行えます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • .dockerignore: file
  • .gitignore: file
  • .vite: dir
  • Dockerfile: file
  • LICENSE: file

その他に、README.md / README_EN.md、VERSION、src ディレクトリ(フロント実装)、public ディレクトリ、package.json や Vite 関連設定ファイルが含まれている想定です。合計で約17ファイルが管理されています。

使い方(概要)

  • 画像をアップロードまたは読み込む
  • ブラシで塗るか矩形で編集領域を指定
  • プロンプトやモデル設定を入力して「編集」実行
  • 指定領域がAIモデルで生成・置換され、結果が表示される
  • 複数領域を一度に指定して同時に処理可能(モデル依存) READMEにはバージョンやライセンスバッジがあり、英語版READMEも用意されています。

改善ポイントと注意点

  • マスク精度の改善(エッジ検出やスナップ、ラフ→精細化のワークフロー)
  • バックエンドでのAPIキー管理やレート制御、ジョブキューの導入
  • モデルごとのパラメータプリセットや複数モデル対応のUI改善
  • 複雑な図形で他要素が巻き込まれる旨の注意書きがあり、ユーザーに操作ガイドを充実させると良い

まとめ

シンプルで実用的な部分編集向けのAI画像生成フロントエンド。拡張性が高く実運用に向けた改良余地あり。

リポジトリ情報:

READMEの抜粋:

AI-Image-Edit - AI图片生成编辑

Version License: MIT GitHub stars

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