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PicWish PhotoEnhancer:AI写真高画質化 [iPhone]

Wangxu Technology Co., Ltdが配信するiPhoneアプリ「PicWish PhotoEnhancer:AI写真高画質化」の評価や口コミやランキング推移情報です。このアプリには「グラフィック/デザイン」「写真/ビデオ」などのジャンルで分類しています。APPLIONでは「PicWish PhotoEnhancer:AI写真高画質化」の他にもあなたにおすすめのアプリのレビューやみんなの評価や世界ランキングなどから探すことができます。

PicWish PhotoEnhancer:AI写真高画質化のおすすめ画像1
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画像高画質化、ぼやけ取り、ノイズ除去、老け顔、マンガ化

「PicWish PhotoEnhancer:AI写真高画質化」は、Wangxu Technology Co., Ltdが配信するグラフィックデザインアプリです。

グラフィック/デザイン 写真/ビデオ

このアプリの話題とニュース

  • 新バージョン2.0.9が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。(4/1)


  • 2021年11月11日(木)にiPhone版がリリース!


最新更新情報

version2.0.9が、2024年4月1日(月)にリリース

バグを修復しました

使い方や遊び方

PicWish Photo Enhancerはぼやけた写真をきれいに拡大して、画質を強化・あげるAI画像高画質化アプリです。人物写真、二次元画像から古い・荒い・低解像度写真まで、全部魔法のように綺麗に生まれ変わり、高画質化にされます。



【使いやすい】
1. 高画質化したい写真をアップロードします。
2. PicWish Photo Enhancerは自動的にぼやけた写真を鮮明にして、画質を強化します。



【おすすめな特徴】
- 最先端AI技術使用
- ぼやけた人物写真をピンボケ補正
- 低解像度の荒い写真を高解像度に
- 傷んだ昔の写真を修復・美化
- 粒子や画素の荒い二次元画像を高画質化に



【他の便利な機能】
- 画像消しゴム:画像から不要なものを消す
- AI顔シミレーション:老け顔・若返り
- AIマンガ化:写真を漫画風に加工する



全ての機能を無料で試すことができます!280円だけでPro版を楽しめます。
サブスクリプションは現在の有効期限が終了する少なくとも24時間前にオフにされない限り、毎週、毎月または毎年自動更新されます。Appleアカウントには、現在の期間が終了する前の24時間以内に更新の料金が請求されます。自動更新を停止するには、設定>アカウント>サブスクリプションの順にタップして、キャンセルしてください。



利用規約: https://picwish.com/photoenhancer-app-terms
プライバシーポリシー: https://picwish.com/photoenhancer-app-privacy



PicWish Photo Enhancerで写真を高画質化してみましょう!初心者でも手軽に荒い写真をキレイにします。さらに画像から不要なものを消したり、イラスト化したり、顔を老けたりなど面白い機能もいっぱい楽しみいただけます。

カスタマーレビュー・評価

2.0
5つ星
 
0
4つ星
 
1
3つ星
 
0
2つ星
 
2
1つ星
 
2

最新ストアランキングと月間ランキング推移

PicWish PhotoEnhancer:AI写真高画質化のiPhone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
13.0 以降
容量
103 M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
あり
更新日
2024/04/01

リリース日
2021/11/11

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PicWish PhotoEnhancer:AI写真高画質化のユーザー解析データに基づいています。

アプリ内課金の売れ筋ランキング

  • 1位: 连续包周 (600円)

  • 2位: 连续包月 (1000円)

  • 3位: 连续包年 (2800円)

  • 4位: 200张 (2200円)

  • 5位: 100张 (1300円)

  • 6位: 50张 (900円)

  • 7位: 10张 (400円)

  • 8位: 连续包季 (800円)

  • 9位: 1个月 (700円)

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%)

Yes、We Can!

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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