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Pixelcut 背景透明化 [Android]

「Pixelcut 背景透明化」は、Pixelcut Incが配信するアート・デザイン系アプリです。

Pixelcut 背景透明化

無料  Android対応 アート&デザイン 4.4 売上順位:アート&デザイン 72位 (Android)

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Trend
  • ランキング受賞歴 月間アート&デザイン部門最高ランキング 104位を獲得!(4/3)
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Remove Background 写真の切り抜き

「Pixelcut 背景透明化」は、Pixelcut Incが配信するアート・デザイン系アプリです。

アート&デザイン

このアプリの話題とニュース

  • 500万ダウンロード突破!


  • 平均スコア4.0を超える満足度の高いアプリで利用者に好評です。(4/26)


  • 全世界9.8万人以上のユーザーの口コミ評価が集まっています。(4/26)


  • 新バージョン0.7.4が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。(4/15)


最新更新情報

version0.7.4が、2024年4月15日(月)にリリース

- Bug fixes and performance improvements

使い方や遊び方

2,000万人以上のクリエイターが愛用するPixelcutフォトエディター&グラフィックデザイナーは、魅力的な画像を数秒で作成できるオールインワンエディタです。AIを使用して簡単に画像を作成することができます。



✅ 背景削除 - カメラロールのあらゆる写真から背景を瞬時に削除。完璧に切り抜いて背景を消します。



✅ マジック消しゴム - 不要なオブジェクトを削除し、写真をきれいにします。



✅ AI写真撮影 - 商品写真を無限に生成します。ECストア用の美しい商品写真の作成が、かつてないほど簡単になりました。



✅ リールメーカー - ビジネス用の動画を簡単に作成することができます!



✅ マジックライター - ChatGPTと同じテクノロジーを搭載した手軽なAIコピーライターです!OpenAIのGPTを使って、商品説明、Instagramのハッシュタグやキャプションなどを生成します!



✅ コラージュ - 写真から美しいコラージュを作成します。数十種類のクリエイティブなレイアウトから選べます!



✅ 白とカラーの背景 - シンプルな白の背景に商品を配置したり、美しい色や背景をパレットから選んだりできます。



✅ テンプレート - ショッピング向けに特別にデザインされたテンプレートが充実しています。



✅ 影 - 商品の影をコントロールすることで、リアルに見せることができます。



✅ 文字スタイル - 美しいフォントスタイルでテキストを追加できます。画像にテキストをオーバーレイ表示したり、格言をアートに変えたりできます!



✅ 目立たせる - Instagram、Poshmark、Shopify、美しい商品の投稿やストーリーで存在感を発揮し、売上アップにつなげます。



✅ 発見 - コミュニティが作成した何千ものテンプレートを検索できます!YouTubeチャンネル、ポッドキャスト、Instagram、店頭など、コミュニティにおまかせ!



Pixelcutをダウンロードして、今すぐブランドを成長させましょう!



質問、問題の報告、フィードバックは、support@pixelcut.app にご連絡ください。



利用規約: https://pixelcut.ai/terms



プライバシーポリシー: https://pixelcut.ai/privacy

紹介ムービー&プレイ動画

Pixelcut AI Photo Editor

カスタマーレビュー・評価

4.4
5つ星
 
68,840
4つ星
 
13,559
3つ星
 
5,215
2つ星
 
2,086
1つ星
 
8,344

最新ストアランキングと月間ランキング推移

Pixelcut 背景透明化のAndroidアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
6.0 以降
容量
17M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
あり
更新日
2024/04/15

インストール数
5,000,000~

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

 

 

アクティブ率

 

 

 

 

 

※この結果はPixelcut 背景透明化のユーザー解析データに基づいています。

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率52%)

チョー気持ちいい!!

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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