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あなたっぽいア二メキャラ

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AIの情報

あなたっぽいア二メキャラ

あなたっぽいア二メキャラを診断します!

トトロ ルパン三世 ドラえもん ナウシカ 江戸川コナン ネコバス キキ ハイジ 石川五ェ門 次元大介 上杉達也 ハク ラスカル ラム 孫悟空 峰不二子 パトラッシュ 野原しんのすけ バズー シータ スナフキン 浅倉南 まる子 千尋 銭形警部 メーテル コロ助 メイ クラリス姫 サツキ ムーミン エドワード・エルリック サザエさん ネロ Q太郎 灰原哀 ジェリー モンキー・D・ルフィ お母さん 一休さん 孫悟飯 冴羽遼 オスカル 友蔵 岡ひろみ 両津勘吉 ヨーゼフ 桜木花道 サン おじゃる丸 犬夜叉 飛影 目玉おやじ のび太 音無響子 蔵馬 ゴマちゃん シロ キャンディ アンパンマン 越前リョーマ ガッちゃん 電ボ ユズヒコ サリーちゃん 釜爺 ケンシロウ シャア・アズナブル みかん アクビちゃん お蝶夫人 アトム 矢吹丈 ピョン吉 アンドレ ベジータ アルフォンス・エルリック ひまわり ピカチュウ バカボンのパパ 五代裕作 早乙女乱馬 鬼太郎 レレレのおじさん しずかちゃん ガッシュ・ベル 湯婆婆 テンちゃん 節子 たまちゃん ドロンジョ 進藤ヒカル 浦飯幽助 大魔王 ハム太郎 ばいきんまん パーマン1号(ミツ夫) 上杉和也 乱太郎 セーラ

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累計:2395人

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1.キャラクター人気度診断(0人)

キャラクターの人気度を測るAIです。

2.偉人になれる確率(0人)

あなたの顔を判別して偉人になれるかどうかの確率を提示します

3.あなたに似合う髪型は?(4人)

あなたに似合う髪型を診断!

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モブキャラっぽいか主要キャラっぽいか

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ツンデレっ子の「ツン」か「デレ」を判定します。

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7.推しのイラストから性格を診断する(21人)

推しのイラストの絵柄からあなたの性格を診断します。

8.ファッションチェック(0人)

ファッションが「イケてる」か「ダサい」かを判定します。

9.男前判定(3人)

あなたの男前度を判定します。顔以外の画像でも判定できます

10.たけのこの里 きのこの里の判定(0人)

たけのこの里 きのこの里の判定をします。

11.強そうか弱いそうか診断(4人)

ぱっと見強そうな人なのか弱そうな人なのかを診断するAIメーカー

12.ハンターハンター水見式(あなたはどの能力?)(3人)

水見式の写真であなたの念能力がどの系統に属しているかわかります。

13.ブスと美女を判断(19人)

ブスと美女を判断します

14.イケメンAI(2人)

ラーメンかつけ麺かイケメンかを判定

15.ポケモン(0人)

初代御三家+ピカチュウを認識します

16.人物の強さを判定(1人)

人物・キャラの強さを判定します

17.受け攻め判断(6人)

受けか攻めかを独断と偏見で判断します(制作者の好みに依存してます)

18.9 type personality - エニアグラム -(2人)

エニアグラム: 9つの性格
- タイプ1: 改革する人
- タイプ2: 人を助ける人
- タイプ3: 達成する人
- タイプ4: 個性的な人
- タイプ5: 調べる人
- タイプ6: 忠実な人
- タイプ7: 熱中する人
- タイプ8: 挑戦する人
- タイプ9: 平和をもたらす人

19.愛想笑い判定システム(2人)

愛想笑いか、心から笑っているか

20.いらすとや判定マン(1人)

いらすとやのいらすとを判定します。

今日の人気AI

1.バストサイズ診断(149人)

胸の大きさ(カップ)を当てます

2.美男美女判定(116人)

美男美女度を判定。

3.イラストの絵柄から性別を推定する(84人)

イラストの絵柄が男性的な絵柄か女性的な絵柄かを判別します。

4.あなたは何人?(63人)

あなたがどこの国の人の顔に一番似ているか判断します。

5.カップ数判定システム(47人)

何カップか

6.性別判定(37人)

性別を判定します

7.推しのイラストから性格を診断する(21人)

推しのイラストの絵柄からあなたの性格を診断します。

8.ブスと美女を判断(19人)

ブスと美女を判断します

9.東方キャラを見分けるAI(β)(18人)

東方キャラを見分けます。(見分けられるキャラは少しずつ増やしていきます)全く違う答えを返しても怒らないで下さい。アリスマーガトロイドはタイプミスですwかなり学習データがカオスなので精度は低いです。そのうち調整します。

10.顔診断AI(キャラクター)(10人)

用意した複数のキャラクターの、どの顔に似ているか判断します。

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1.課題(2人)

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課題用

4.オレか俺以外か(2人)

ローランド

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4DWは分かりません。

9.ボールの識別(8人)

ドッジボールかハンドボールかを識別する。

10.のり(2人)

のり

APIを使う!

HTTP request

POST https://aimaker.io/image/classification/api

Query parameters

Parameters
id

integer

Required
モデルのIDを指定してください。
本モデルを使用する場合は "2325"

apikey

string

Required
APIキーを指定してください。
あなたのAPIキー: ログインして確認する

file

binary

※Required
画像ファイルを指定してください (jpg, png, 10MB以内)

base64

binary

※Required
画像をBase64形式に変換したものを指定してください (jpg, png, 10MB以内)

※上記のfile、base64のいずれかは必須となります

CURL Example

curl -X POST -F id=2325 -F apikey=$apikey -F "[email protected]/path/to/image/sample.png" "https://aimaker.io/image/classification/api"

PHP Example

$ch = curl_init();
curl_setopt_array($ch, [
    CURLOPT_URL         => "https://aimaker.io/image/classification/api",
    CURLOPT_POST        => true,
    CURLOPT_POSTFIELDS  => [
        'id' => 2325,
        'apikey' => "$apikey",
        'file' => new CURLFile("/path/to/image/sample.png"),
    ],
    CURLOPT_SSL_VERIFYPEER => false,
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
]);
$result = curl_exec($ch);
$response = json_decode($result, true);
print_r($response);
curl_close($ch);

Ruby Example

require 'rest_client'
response = RestClient::Request.execute(method: :post, url: 'https://aimaker.io/image/classification/api',
    payload: {
        'id' => 2325,
        'apikey' => 'apikey',
        'file' => File.new('/path/to/image/sample.png'),
    }
)
puts response

Python Example

import requests
response = requests.post(
    'https://aimaker.io/image/classification/api',
    data={
        'id': 2325,
        'apikey': 'apikey'
    },
    files={
        'file': open('/path/to/image/sample.png', 'rb')
    }
)
print(response.json())

Valid Response

JSON representation
{
    "state": 1,
    "url": "https://aimaker.io/sample.png",
    "labels": {
        "0": {
            "score": 0.997,
            "label": "ラベル0"
        },
        "1": {
            "score": 0.003,
            "label": "ラベル1"
        }
    }
}

Invalid Response

JSON representation
{
    "state": 0,
    "messages": [
        "不正なアクセスです。"
    ]
}

学習状況モニター

学習履歴

学習日時 accuracy loss_train loss_test モデル選択
2018-09-16 12:46:27 2% 4.65259 4.59643 選択する