OmniParser : Un outil d'analyse révolutionnaire
OmniParser est une solution puissante pour l'analyse d'éléments d'interface utilisateur et de pages de bandes dessinées. Son moteur de parsing permet d'analyser et d'extraire des données structurées de n'importe quelle page web, capture d'écran d'interface ou page de bande dessinée.
Fonctionnalités clés :
- Détection d'éléments d'interface utilisateur : Permet d'identifier et d'analyser les éléments d'interface pour améliorer l'automatisation des tests.
- Analyse de panneaux de bandes dessinées : Identifie et segmente automatiquement les panneaux, les bulles de parole et les effets sonores, idéal pour le traitement et la traduction de bandes dessinées numériques.
- Reconnaissance de personnages : Des modèles d'IA avancés détectent et analysent les visages, les poses et les expressions des personnages, aidant à comprendre le flux narratif visuel.
- Extraction de données structurées : Convertit les informations visuelles en formats structurés pour l'automatisation et l'analyse.
Plans disponibles :
- Starter : Convient aux développeurs individuels et aux petits projets, offrant une détection d'éléments d'interface de base, un support de plateforme PC, 1 000 analyses par mois et un accès à la documentation de base et au forum communautaire.
- Professional : Idéal pour les équipes en croissance et les besoins d'automatisation avancés, avec une détection d'éléments avancée, un support multiplateforme, 10 000 analyses par mois et une documentation avancée.
- Enterprise : Pour les organisations nécessitant une capacité maximale et un support, offrant une détection d'éléments premium, des points d'accès d'API dédiés, un support de plateforme complet, un nombre illimité d'analyses, un support prioritaire 24/7 et des fonctionnalités de sécurité avancées.
OmniParser est approuvé par plus de 50 000 développeurs, designers et créateurs de contenu. Il est la solution idéale pour améliorer votre flux de travail d'automatisation d'interface utilisateur et d'analyse de bandes dessinées.