Diagrammingai.com: 複雑なUML構造、ワークフローデザイン、およびさまざまな他の図をシンプルかつ効率的に作成するDiagramming AIの力を発見してください。

AIを使用してUMLおよびワークフローを設計する - ダイアグラミングAI

紹介

ダイアグラミングAIとは何ですか?

ダイアグラミングAIは、AI駆動プラットフォームであり、AIパワーを活用して、ダイアグラムの作成、議論、提案、更新など、さまざまなニーズに対応するためのAIテクノロジーにアクセスを提供します。

ダイアグラミングAIをどのように利用できますか?

すべてのユーザーは、AIパワーを活用した自動ダイアグラムの作成、AIチャットなど、ダイアグラミングAIの機能を利用できます。プラットフォームに登録することで、無料利用制限を超えた追加の特典や拡張アクセスが得られます。

機能

AIパワーを活用した自動ダイアグラムの作成

GPTベースのAIを使用して瞬時にダイアグラムを生成します。テキストを入力すると、フローチャート、シーケンス図、ガントチャートなど、さまざまな形式のチャートを受け取ることができます。

AIチャット

AIとのダイアグラムに関する議論に参加します。ダイアグラムの改善や課題に関する提案を簡単に取得し、それらを即座にダイアグラムに反映させます。

シームレスなダイアグラム描画

デザインを連続して出力する革新的なAI駆動のダイアグラムツールを体験してください。このシームレスな描画アプローチにより、AIダイアグラムの描画体験が向上し、すべてのデザインで明瞭さ、精度、流動性が確保されます。

クイック編集機能

各部分のサイズやスタイルを簡単かつ迅速に変更できるクイック編集機能を紹介します。

MermaidとPlantUMLを使用したプロジェクトベースのダイアグラムコードの保存

複数のプロジェクトを作成し、MermaidまたはPlantUMLコードとしてさまざまなダイアグラムを保存します。AIを活用してダイアグラムを簡単に更新し、MermaidとPlantUMLの切り替えを必要に応じて行います。

柔軟なエクスポートと編集

Kroki統合により、SVG/PNGまたは共有可能なURLで簡単にダイアグラムをエクスポートできます。最新のビジュアルを編集して共有や協力がしやすいようにいつでも編集できます。

カスタマイズ可能なカラーテーマ

ダイアグラムがカラーと個性で生き生きとする世界に足を踏み入れます。Mermaidダイアグラム用の10以上のカラーテーマとPlantUML用の40以上のカラーテーマがあり、プロジェクトの雰囲気に合わせたパーフェクトなパレットが待っています。

URLからダイアグラム

URLを入力するだけで、任意のサイトをダイアグラムに変換できます。この機能は、サイトの概要を素早く把握するのに非常に役立ちます。

画像からダイアグラム

この機能を使用して、画像からダイアグラムを生成できます。画像内のテキストや図などのコンテンツをサポートします。

ダイアグラムテンプレート

mermaid.jsとPlantUML用の幅広いテンプレートライブラリでダイアグラム作成をスタートさせます。AIに指示して、必要なテンプレートに一致するダイアグラムを簡単に生成できます。

価格

無料

  • 2つのプロジェクト
  • プロジェクトごとに3つのダイアグラム
  • 10クレジット
  • 無料トライアルを開始

ライト

  • 月額$3
  • 無制限のプロジェクト
  • プロジェクトごとに無制限のダイアグラム
  • 250クレジット
  • URLからダイアグラム
  • 画像からダイアグラム

スターター

  • 月額$6
  • 無制限のプロジェクト
  • プロジェクトごとに無制限のダイアグラム
  • 600クレジット
  • URLからダイアグラム
  • 画像からダイアグラム
  • GPT-4アクセス

プロ

  • 月額$14
  • 無制限のプロジェクト
  • プロジェクトごとに無制限のダイアグラム
  • 2,000クレジット
  • URLからダイアグラム
  • 画像からダイアグラム
  • GPT-4アクセス

AIを使用してUMLおよびワークフローを設計する - 代替案

あなたのGANを引っ張る:生成画像多様体上のインタラクティブなポイントベースの操作

ユーザーのニーズに応じたビジュアルコンテンツを合成することは、生成されたオブジェクトのポーズ、形状、表情、およびレイアウトの柔軟かつ正確な制御を必要とすることがよくあります。既存のアプローチでは、生成的対抗ネットワーク(GAN)の制御可能性を、手動で注釈付けされたトレーニングデータや事前の3Dモデルを介して獲得していますが、これらはしばしば柔軟性、精度、一般性に欠けています。この研究では、GANを制御するための強力かつあまり探求されていない方法を検討しています。

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