📢 お知らせ
  • 🎉 YouTuber / VTuberの配信・動画の話題・見どころをデータベース化し、タイムライン上で検索できるサービス「切り抜きDB」をリリースしました!
  • 🎉 画像、音声、動画から簡単に文字起こしできるサービス「文字起こすくん」をリリースしました!
  • 🎉 画像・動画を高画質化・拡大・ノイズ除去できるサービス「waifu2x-multi」をリリースしました!

映え画像診断

総合ランキング:51位

AIの情報

映え画像診断

映える画像かどうかAIが判定してくれると思います

映える 映えない

累計:899人

累計:3903人

メンバーはいません。

AIを試してみる

画像ファイルで診断してみよう!


お絵描きで診断してみよう!


Twitterアイコンで診断してみよう!

ログインして試す

※Twitterでログインします。当サービスの利用によって勝手にツイートされることはございませんので、安心してご利用ください。

AIをみんなに紹介しよう!

みんなの診断結果を見る

AIを作ってみよう!

あなたにおすすめのAI

1.強そうか弱いそうか診断(0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

2.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。

3.9 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

4.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。

5.ポケモン(1人)

初代御三家+ピカチュウを認識します

6.ブスと美女を判断(4人)

ブスと美女を判断します

7.推しのイラストから性格を診断する(7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.ハンターハンター水見式(あなたはどの能力?)(1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。

9.愛想笑い判定システム(1人)

愛想笑いか、心から笑っているか

10.映え画像診断(0人)

映える画像かどうかAIが判定してくれると思います

11.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。

12.イケメンAI(5人)

ラーメンかつけ麺かイケメンかを判定

13.あなたに似合う髪型は?(1人)

あなたに似合う髪型を診断!

14.人物の強さを判定(3人)

人物・キャラの強さを判定します

15.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。

16.ツンデレ判定(0人)

ツンデレっ子の「ツン」か「デレ」を判定します。

17.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

18.男前判定(2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

19.受け攻め判断(0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)

20.モブキャラ判定(1人)

モブキャラっぽいか主要キャラっぽいか

今日の人気AI

1.バストサイズ診断(91人)

胸の大きさ(カップ)を当てます

2.イラストの絵柄から性別を推定する(29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。

3.カップ数判定システム(24人)

何カップか

4.あなたは何人?(23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.美男美女判定(14人)

美男美女度を判定。

6.デブ痩せ識別(12人)

デブか痩せかを識別します

7.芸能人似てる度判定(12人)

芸能人の誰に似ているかが分かります

8.受け/攻め判定(8人)

受けっぽい顔か、攻めっぽい顔かを判定します。

9.画像からバストサイズ診断(7人)

画像からカップ数を推定します

10.推しのイラストから性格を診断する(7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。

おすすめ新着AI

1.画像からバストサイズ診断(2231人)

画像からカップ数を推定します

2.リラックマ検出(141人)

リラックマかどうかを判定します

3.インコbot(180人)

インコの種類を分類する

4.じゃがいもへこみ、判定(65人)

じゃがいものへこみを判定する

5.画像認識(122人)

ガラス管の画像を認識判別する

6.あかつむ判断(171人)

画像に野々原茜さんと白石紬さんが含まれるか判断する、はずです

7.test(90人)

test man

8.犬か猫かガンダムかチェッカー(320人)

犬か猫かガンダムか判別します。
ブログの紹介で作成しました:https://urawaza-omote.com/aimaker-image-classification/

9.ポケモン歴代ヒロインの誰に似てるか(439人)

アップされた画像が、アニメ「ポケットモンスター」シリーズの歴代ヒロインの内、どのキャラに似ているか判定します。

10.フェイスタイプ判定(238人)

アップロードして頂いた画像のフェイスタイプを16タイプの中から判定いたします。
リアル・3D、男女問わず、判定事態は可能なので、
自分の画像や、ツイッターのアイコンなどで使っている画像でお楽しみいただければと思います。

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 "2485"

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=2485 -F apikey=$apikey -F "file=@/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' => 2485,
        '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' => 2485,
        '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': 2485,
        '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
2018-10-15 21:56:26 84% 0.221356 0.4547 選択する
2018-10-15 09:53:32 50% 0.136969 0.620419 選択する