リクラフト

リクラフト
開発者株式会社リクラフト
初回リリース2023年5月31日 ( 2023-05-31 )
安定版リリース
V3 / 2024年10月30日 ( 2024-10-30 )
オペレーティング·システムウェブベース
タイプテキストから画像へのモデル
Webサイト.aiを再作成する

Recraft は、ロンドンを拠点とするスタートアップ企業 Recraft, Inc. が開発した生成型人工知能プログラムおよびサービスです。同社はまた、ユーザーがさまざまなテキストから画像へのモデルを使用して画像、ベクター、モックアップを作成および編集できる Web ベースのワークスペースである Recraft Studio も提供しています。

MidjourneyやDALL-Eなどのモデルと同様に、Recraftモデルは自然言語プロンプトからデジタル画像を生成し、ブランドの一貫性、テキストの忠実度、レイアウト制御を重視した機能を備え、クリエイティブワークフローに特化しています。[ 1 ]

歴史と背景

Recraft, Inc.は、 YandexでCatBoost機械学習ライブラリを共同開発したことで知られる機械学習科学者のアンナ・ヴェロニカ・ドログシュによって2022年に設立されました。[ 2 ] [ 3 ]

同社は2023年5月31日にステルス状態から脱し、ベクターグラフィック生成機能をProduct Huntで一般公開しました。2024年1月17日、TechCrunchはRecraftのグラフィックデザインの基礎モデルを紹介し、AI生成画像に関連する著作権や倫理的問題への対応に重点を置いていることを指摘しました。[ 1 ]

2024年10月28日、TechCrunchは、Recraftの3番目の主要モデルであるV3がクラウドソーシングのベンチマークでトップに立ち、全体的な画像品質でMidjourneyとOpenAIのDALL-Eを上回ったと報じました。[ 4 ]

2025年5月5日、RecraftはAccelが主導する3000万ドルのシリーズB資金調達ラウンドを発表し、発表時点で400万人以上の登録ユーザーがいると報告した。[ 5 ]

モデル

Recraftは2022年以降、複数世代のテキスト画像変換モデルを開発してきました。[ 6 ]各世代では、忠実度、制御性、ラスター出力とベクター出力の両方のサポートが向上しています。これらのモデルは独自のものであり、Recraft APIであるRecraft Studioを通じてアクセスできます。Recraftモデルは、fal [ 7 ]、Replicate [ 8 ]、Prodia [ 9 ]などの画像生成APIとしてもホストされています。

リクラフト V2

Recraft V2は2024年3月にリリースされ[ 10 ]、同社がゼロから学習した最初のモデルとなりました。約200億のパラメータ[ 11 ]を含み、ネイティブベクター画像生成、ブランドカラー調整、アイコンとイラストのスタイル一貫性の向上などの機能が導入されました。

リクラフト V3

Recraft V3は2024年10月にリリースされ、Hugging Face [ 12 ]でホストされているArtificial Analysisベンチマークで1位を獲得しました。このモデルは、フォトリアリズムの進歩、複数語テキストのレンダリングの改善、詳細な説明プロンプトへの応答性の向上をもたらしました。また、「Artistic」パラメータが追加され、ユーザーは生成された画像内のスタイルの強度を調整できるようになりました[ 13 ]。

特徴

ベクトル化[ 14 ]：Recraftのモデルは画像を生成してネイティブベクトル形式に変換し、固定ピクセルではなく編集可能なパスで構成されたスケーラブルなグラフィックスを生成します。

スタイル参照[ 15 ]：モデルは、カラーパレット、線の品質、構成、視覚的なトーンなどのスタイル上の特徴をガイドするための参照画像の使用をサポートしています。

スタイルの混合[ 16 ]：Recraftモデルは、複数のスタイル入力を単一の生成内で組み合わせることができます。異なる参照やスタイル指示からの属性をブレンドすることで、システムは内部の一貫性を維持しながら、ハイブリッドな視覚特性を反映した画像を生成します。

インペインティング編集[ 17 ]：モデルはインペインティングによる局所的な画像修正をサポートしており、ユーザーは周囲のコンテンツを保持しながら画像の選択した領域を再生成できます。

モデル機能

Recraft のモデルは、自然言語プロンプトからラスター画像とベクター画像を生成し、構成、スタイル、テキストの配置に注意しながら詳細な説明を解釈するように設計されています。

これらのモデルは、プリセットまたは参照ベースのガイダンスを通じて制御されたスタイルバリエーションをサポートし、複数の出力にわたって一貫した線、色、レイアウト構造を維持できます。高解像度のラスター画像と並行して、スケーラブルなベクターグラフィックを生成し、インペインティングまたはアウトペインティング操作による局所的な画像修正機能も備えています。

テクノロジー

Recraftは、そのモデルの詳細な技術的アーキテクチャを公表していない。しかし、第三者によるレビューやベンチマークでは、そのパフォーマンスはMidjourneyやStable Diffusionなどの拡散モデルに類似していると指摘されている。[ 18 ] [ 19 ]

このモデルは、視覚的な一貫性と柔軟な出力形式を必要とするクリエイティブワークフロー向けに設計されています。レビュー担当者は、読みやすい複数行テキストを生成できること、[ 19 ]、様々なキャンバスサイズで高解像度の画像を作成できること、[ 20 ]、そしてユーザー定義のブランドパレットやデザインテーマとの整合性を維持できることを高く評価しています。[ 5 ]

Recraftのモデルはオープンソースではありませんが、Webインターフェースと商用APIを通じてアクセスできます。スタイル設定や位置制御といった高度な機能により、汎用的なテキスト画像変換モデルとは一線を画しています。

リクラフトスタジオ

Recraft Studio [ 21 ]は、Recraftの画像モデルと選択した外部モデルを用いて画像を生成・編集するためのWebベースのワークスペースです。無限のキャンバスインターフェースは、単一の環境内で様々な作成・改良ツールへのアクセスを提供します。

スタイルを使用したラスター画像とベクター画像の生成：Recraft Studioは、ラスター画像とベクター画像の両方の生成をサポートしています。ユーザーは、生成時に定義済みまたは参照ベースのスタイルを適用できるため、複数の出力間で視覚的な一貫性を保つことができます。

モックアップ: スタジオには、視覚化やプレゼンテーションの目的で、生成されたデザインを定義済みのサーフェスまたはテンプレートに配置できるモックアップ ツールが含まれています。

ベクター化: Recraft Studio は、ラスター イメージを編集可能なベクター グラフィックに変換し、形状、色、レイアウトをさらに変更できるベクター化ツールを提供します。

画像のアップスケーリング: ワークスペースには、視覚的な詳細を維持しながら解像度を上げるための画像のアップスケーリング機能が含まれています。

編集ツールと自然言語編集: Recraft Studio は、ローカライズされた調整や、ユーザーがテキストを使用して変更を説明できる自然言語ベースの編集コマンドなど、キャンバス内で画像を変更するための編集ツールのセットを提供します。

サポートされているモデル

Recraft Studioは、Recraft独自の画像モデルだけでなく、Nano Banana、GPT 4-o、Imagen、Fluxなどの外部フロンティア画像モデルへのアクセスも提供します[ 22 ]。

ビジネスモデル

Recraftは、Recraft StudioとRecraft APIを通じてアクセスできる独自の画像モデルを開発しています。Recraft Studioはフリーミアムモデルで運営されており、1日あたりのクレジットが制限された無料プランと、追加機能にアクセスするための有料サブスクリプションを提供しています。APIはクレジットベースのシステムを採用しており、プログラムによる画像生成にはユニットを別途購入する必要があります。

チームプラン[ 23 ]は共同使用をサポートしており、APIにより組織や開発者はRecraftの画像生成・編集機能を自社のシステムやワークフローに統合することができます。

参照

参考文献

  1. ^ a b「Recraftのグラフィックデザインの基礎モデルはAI論争を回避できるか？」Techcrunch、2024年1月17日。2025年6月9日閲覧。
  2. ^ 「プロのデザイナー向けの無限キャンバスAI画像ジェネレーター『Recraft』とは？」 Creative Bloq、Yahoo Tech経由。2024年11月6日。 2025年10月12日閲覧。
  3. ^「CatBoost: カテゴリ特徴サポートによる勾配ブースティング」 arXiv : 1810.11363、2018年10月24日。2025年6月9日閲覧。
  4. ^「謎の新画像生成モデルが登場」Techcrunch、2024年10月28日。2025年6月9日閲覧。
  5. ^ a b「RecraftがシリーズBで3000万ドルを調達、AIによる生成デザインにクリエイティブな品質とブランドコントロールをもたらす」Business Wire、2025年5月6日。2025年6月9日閲覧。
  6. ^ 「Recraft: About」 Recraft . 2025年12月20日閲覧。
  7. ^ "fal.ai: Recraft V3" . fal.ai. 2025年12月20日閲覧。
  8. ^ 「Replicate: Recraft V3」 . Replicate . 2025年12月20日閲覧。
  9. ^ “プロディア: リクラフト” .プロディア。2025 年12 月 20 日に取得。
  10. ^ 「Recraft Blog: Recraft V2」 . Recraft . 2025年12月20日閲覧。
  11. ^ 「Nebius: 200億の基礎モデルのトレーニング：Recraftの旅」 Nebius . 2025年12月20日閲覧。
  12. ^「謎の新画像生成モデルが登場」Techcrunch、2024年10月30日。2025年12月20日閲覧。
  13. ^ 「Hitpaw.com：テキストからアートへ：ReCraft AIを使った画像生成の方法」 Hitpaw.com . 2025年12月20日閲覧。
  14. ^ 「YouTube MaschiTuts: Recraft Aiであらゆる画像をベクター化」 YouTube 2025年12月20日閲覧。
  15. ^「Recraftで一貫性のあるビジュアルを作成する方法」、 Whytryai、2025年12月4日。2025年12月20日閲覧。
  16. ^ 「YouTube「はい、私はデザイナーです」：Recraftで一貫したビジュアルスタイルを作成する方法？」 YouTube 。2025年12月20日閲覧。
  17. ^ 「YouTube「Recraft」：AIインペイントチュートリアル - 画像を高速編集するための最高のツール」 YouTube . 2025年12月20日閲覧。
  18. ^「Meet Recraft V3: The best AI image generator you've never heard of」Decrypt、2024年11月2日。2025年6月9日閲覧。
  19. ^ a b「旅の途中、気をつけろ！Recraftが新しいAI画像生成モデルを発表」、Tom's Guide、2024年10月31日。2025年6月9日閲覧。
  20. ^「Recraftは私が今まで使った中で最も強力なAI画像プラットフォームかもしれない。その理由はここにある」、 Tom's Guide、2025年5月2日。2025年6月9日閲覧。
  21. ^ 「Recraft: ドキュメンテーション」Recraft . 2025年12月20日閲覧。
  22. ^ 「Recraft: AIモデル」Recraft . 2025年12月20日閲覧。
  23. ^ 「Recraft: ドキュメンテーション」Recraft . 2025年12月20日閲覧。
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