Pixelcut

Pixelcut 是什麼？

Pixelcut 是由美國 Pixelcut Inc. 開發的 AI 圖片編輯工具，公司登記地址在加州奧克蘭 490 43rd St, Suite 210。它與那些什麼都想涵蓋的綜合設計軟體走的是相反路線，切入點非常明確：把一般人用手機拍的實物照片，變成看起來像進棚拍出來的商品主圖與社群素材。這個取捨在產品各處都看得到——去背主打三秒完成，批次工具的容量則是照整個商品目錄來設計，而不是照單張主圖。

這家公司的位置頗為特殊。TechCrunch 在 2024 年 1 月談 AI 修圖市場時提到，根據 PitchBook 的資料，Pixelcut 當時僅募得 25 萬美元，和同賽道那些拿到數千萬美元的對手完全不同量級。但它靠行動端的擴散而非資本堆疊，確實跑出了規模。這段背景說明了產品的性格：務實、入口免費得相當徹底，預設使用者是拿著手機拍庫存的賣家，而不是坐在校色螢幕前的美術指導。

就能力層次而言，Pixelcut 涵蓋三層。第一層是修正型編輯——去背、擦掉多餘物件、把低解析度的圖修清楚。第二層是生成型——用提示詞造背景、把裁掉的畫面補回來、讓虛擬模特兒穿上服裝。第三層是工程化——把上述任一操作一次跑在數千張圖上，或直接以程式呼叫。多數競品只把其中一兩層做好，Pixelcut 押的則是：小賣家三層都需要，卻沒有預算分開買三套工具。

核心功能

• 一鍵去背：AI 自動辨識主體、描出邊緣，官網宣稱三秒內完成，基礎匯出甚至免註冊。可輸出透明 PNG，也能直接換成白底，模型判斷不準的地方還有 Refine 筆刷可以手動修邊。官網一再強調飛散髮絲、首飾鏤空、細框眼鏡與毛髮這些難處理的邊緣，因為廉價去背工具正是在這些地方會留下白邊。
• 最高 16K 圖片放大：放大器支援 4K、8K 乃至 16K，功能頁明白寫著上傳的圖片會在處理後移除。它提供兩種模式：上傳即自動執行的 Fast Upscale，以及可調整創意度與相似度的 Creative Upscale。前者用來搶救一張堪用的商品圖，後者較接近二次創作，上架前務必人工核對。
• Magic Eraser 與 Pro Eraser：塗抹即可移除物件、人物、文字與浮水印。官網主要拿路人入鏡當例子，但真正有商業價值的用法，是把價標、反光與雜亂電線從商品照裡抹掉，省下一次重拍。
• 生成式填充與 Uncrop 擴圖：生成式填充是框選一塊區域再用文字描述想要的內容，可以新增物件、替換元素或整塊重建背景。Uncrop 處理相反的問題——朝任意方向把畫布撐開以符合平台的比例要求，支援預設比例，也能重複重新生成，不必接受第一版結果。
• AI 商品情境圖與 AI Actors：Product Showcase 上傳商品圖後自動去背，再依「清晨光線下的大理石檯面」這類文字描述生成擬真情境。AI Actors 把同樣的邏輯延伸到人像，生成在整個檔期中維持同一張臉與造型的虛擬人物，另有做出懸浮服裝效果的 Ghost Mannequin 與虛擬試穿。
• 目錄等級的批次處理：批次編輯器單批最多處理一萬張圖，可直接從 Dropbox 拉整個資料夾，完成後打包成單一 ZIP 下載。可批次的工具包含去背、改尺寸、放大、加浮水印、疊 Logo、加陰影、裁切、擴圖與換背景，參數設定一次即套用到全部檔案。
• 開發者 API 與 MCP 服務：Pixelcut 把去背、放大、生成背景與虛擬試穿開放為 REST 介面。此外它還託管了一個 MCP 服務，將去背、生成圖片、放大、生成影片、擦除物件與素材庫搜尋直接接進 Claude、Cowork 與 Claude Code，用對話即可完成編輯流程，不必自行接 SDK。

使用場景

1. 個人賣家準備平台主圖：在家拍庫存的賣家，最後常拿到背景不一致、光線忽明忽暗、比例參差的一批圖，放到搜尋結果頁上與同業一比就顯得業餘。做法是上傳、去背、換白底或生成情境、依平台要求擴圖到指定比例，解析度不足的再放大。免費匯出不帶浮水印，賣家可以先用幾件商品驗證品質，再決定要不要付費。
2. 同一批貨鋪多個通路：同樣的商品要上不同平台，就代表同一張照片得產出好幾種版本——這個平台要方圖，那個要白底，社群還要橫圖。手動做就是純粹的無效工時。丟進批次編輯器後，好幾天的活變成一次上傳、一組參數、一個 ZIP，一萬張的上限也正是在這種情境下才真正派上用場。
3. 每週更新的社群與廣告素材：內容團隊做 Reels、Shorts 與成效型廣告，要的是量而不是單張的極致。生成式填充與 AI 背景能讓一張商品圖裂變成十幾個季節版本，不必重拍；影片去背則把同樣的邏輯延伸到動態素材。
4. 服飾類目省下模特兒預算：服飾賣家有個既具體又燒錢的難題——平鋪拍不出版型，每個 SKU 都找模特兒又負擔不起。Ghost Mannequin 能做出懸浮服裝效果，虛擬試穿則各用一張圖就能把服裝穿到生成的人物身上。兩者都應視為輔助手段，上架前仍須人工確認版型與垂墜感是否失真。
5. 把修圖能力嵌入自家產品：電商平台、CRM 或上架工具想提供去背能力給自己的使用者，呼叫 API 即可，不必自行訓練與託管分割模型。按次計費、不綁座位，成本隨實際用量走，很適合這種無法預估滲透率的功能。
6. 由助理驅動的創意流程：接上 MCP 服務後，一句「生成幾張情境圖、去掉背景、再放大」這樣的自然語言指令，就能在 Claude 裡串成自動化流程。這和打開編輯器逐步點選是完全不同的互動模式，適合步驟固定、只有輸入在變動的重複性產出工作。

如何使用 Pixelcut

1. 開啟 pixelcut.ai，直接從導覽列挑選工具——去背、放大、Magic Eraser、生成式填充或 Uncrop。基礎去背與放大免註冊即可執行，可以先驗證品質再決定是否註冊。
2. 拖曳或點選上傳圖片。所有上傳入口的限制一致：JPG、PNG、HEIC，最大 100MB、8000 × 8000 像素。超出範圍的檔案得先轉檔或改尺寸。
3. 等 AI 執行完畢後，務必放大到原始尺寸檢查，別只看縮圖。去背結果重點看頭髮、毛髮與透明材質，這幾處最容易留下瑕疵，必要時用 Refine 筆刷修補。
4. 不要重新上傳，直接在同一個工作階段中接著調整——換背景、用 Uncrop 撐畫布、再放大。全程留在同一流程裡，可避免反覆匯出再匯入壓縮檔造成的畫質耗損。
5. 量大就切換到批次編輯器，從本機或 Dropbox 匯入，選好批次工具，參數設定一次，跑完整批後下載 ZIP。
6. 依通路要求的解析度匯出。免費下載不帶浮水印，但更高規格的輸出（例如影片去背的 4K）需要 Pro 方案。

使用技巧與最佳實踐

• 拍攝時就先替 AI 著想。主體與背景有明顯邊緣區分的照片，去背效果遠優於主體貼著同色牆面的照片。拍攝時多花兩分鐘，勝過事後任何修補。
• 把 Fast Upscale 與 Creative Upscale 視為風險不同的兩種工具。前者是還原細節，用在商品圖上安全；後者會補出原圖根本不存在的細節，做插畫沒問題，但用在買家會拿實物比對的商品圖上就很危險。
• 情境提示詞要用具體名詞，別堆形容詞。「大理石檯面、清晨光線從左側打入」比「高級、優雅」有用得多，因為模型能拿到明確的材質與光位。
• 批次前先用樣本試跑。挑十張具代表性的圖依目標參數跑一次，檢查邊緣狀況，確認無誤再跑全量，否則一個參數錯誤就會被複製到數千張圖上。
• 保留原始檔。這裡的每一步操作產出的都是新檔案，而非可回溯的編輯歷程，所以動手前先把來源照片歸檔到 Pixelcut 之外的地方。
• 留意各模型的 credit 消耗。生成能力是轉呼叫第三方模型的，各模型成本差距很大，同樣的月額度在輕量模型上能跑的張數是旗艦模型的好幾倍。
• 若要建流程，先決定用 REST API 還是 MCP。API 適合確定性的伺服器端批次作業；MCP 較適合仍需人在流程中做判斷的探索性工作。

適用人群

• 個人電商賣家：核心受眾。沒有設計師、沒有攝影棚，也沒有數百美元月度軟體預算，卻需要把手機照片做成像樣主圖的人。
• 小型品牌與行銷團隊：需要跨通路的素材產量，重視產出效率而非單張精雕細琢。方案是打包席次而非按人頭計費，這對小團隊的成本影響不小。
• 社群創作者與內容營運：持續更新的人，能從手機上快速換背景、擦物件、擴畫布中直接受益。
• 服飾與配件賣家：Ghost Mannequin 與虛擬試穿針對的是服飾類目特有的陳列難題，通用修圖工具並不處理這個問題。
• 需要整合修圖能力的開發者：想在自家產品中提供去背或放大，又不願自建與託管分割模型基礎設施的團隊。
• 一件代發與鋪貨賣家：拿到的是供應商品質參差的圖，需要快速統一成風格一致的店面。
• 偶爾用一次的一般使用者：核心工具免註冊免費可用，只有一張圖要處理的人完全不必建立帳號。

支援平台

• 網頁端：完整功能都能在桌機或手機瀏覽器執行，批次編輯器天然屬於網頁端。
• iOS：Pixelcut AI Photo Editor 自 2020 年 11 月上架 App Store，免費下載，需 iOS 15.0 以上，約 21.7 萬則評分下平均約 4.74 星。
• Android：Google Play 上以 com.circular.pixels 為套件名發布，下載量已突破一千萬，約 23.9 萬則評分下平均約 4.21 星，內容分級為 Everyone。
• API：REST 介面涵蓋去背、放大、生成背景、虛擬試穿與外擴，金鑰可在控制台自助申請。
• MCP 服務：託管於 mcp.pixelcut.ai，只需在 Claude、Cowork 或 Claude Code 中新增一次自訂連接器，不必另外管理 API 金鑰。
• 介面語言：官網提供英語、西班牙語、法語、義大利語、巴西葡萄牙語、印尼語、泰語、德語、印地語、日語、韓語、土耳其語、俄語與越南語。

價格與方案

免費層在入口處給得相當大方，天花板卻寫得相當模糊。它提供「有限的」去背與「有限的」放大，而且——這點對比許多更貴的競品相當關鍵——免費匯出不帶浮水印。真正要留意的是「有限」二字：功能對照表在免費檔的去背、Magic Eraser 與 Fast Upscaler 處只寫了 Limited，並未公布每日具體額度，因此應把免費層定位為試用與偶發需求，而非生產工具。

付費方案按月或按年計費，年繳可省 20%。Pro 每月 10 美元，包含每月 600 個 AI credits、不限次去背、不限次放大、每月 1000 次批次匯出、3 人團隊席次與商用授權。Business 每月 30 美元，升級為每月 3600 credits、2000 次批次匯出與 10 人團隊。席次是包在方案裡而非按人計價，對小團隊而言，這是與按席次收費的競品之間實質的成本差異。生成類功能會消耗 credits，定價頁公布了一份很長的換算表，逐一說明一個月的額度在各模型上大約能產出多少張圖，影片則以每 5 秒輸出計算。

API 另行計價且相當透明：每個 credit 一美分，按月打包，從 1000 credits（10 美元）一路到 100 萬 credits（1 萬美元）。去背每次消耗 5 個 credits，放大、生成背景、虛擬試穿與外擴各消耗 10 個。每月超過 100 萬 credits 需洽談量價。付款走 Stripe，訂閱可隨時取消。

替代方案

• Photoroom：最直接的對手，同樣聚焦電商商品圖，行動端同樣強勢，且募資規模遠大於 Pixelcut。兩者之間的取捨，通常取決於你自己品類的實際出圖效果，而非功能清單比對。
• Adobe Express 與 Photoshop：Adobe 的編輯深度、可控性與色彩管理更成熟，代價是學習曲線更陡、價格更高。團隊裡有設計師時很合適；但若目標是週五前交出 400 張商品圖，就顯得殺雞用牛刀。
• Canva：作為模板化排版與品牌系統工具更強，作為精準去背引擎則較弱。不少團隊用 Canva 做版面，用 Pixelcut 這類工具提供去好背的素材。
• remove.bg：更聚焦的單一用途去背服務，API 生態成熟。若你確實只需要去背，這份專注本身就是優點。
• 自建開源分割模型：自行部署可省去按張計費並將資料留在內部，但要自行承擔推論基礎設施、模型更新與效果調校。只有在長期高流量且具備對應工程能力時才划算。

限制與注意事項

• 使用者滿意度評價明顯分裂，付費前應先知情。 應用商店口碑良好：iOS 約 4.74 星、Android 約 4.21 星，樣本都是數十萬則。但 Trustpilot 上 pixelcut.ai 的評分只有 1.7 分（滿分 5 分），共 70 則評價，其中 82% 為一星，投訴標籤集中在訂閱、退款、取消與付款。需說明的是兩邊樣本量相差三個數量級，且該 Trustpilot 頁面為未認領狀態、無邀評機制，天然偏向有怨言的使用者。合理的讀法是把它當成「計費體驗風險提示」而非產品品質判決：訂閱時看清續約條款，並自行保留購買紀錄。
• 輸入規格有硬性上限。 所有上傳入口都限制為 JPG、PNG、HEIC，最大 100MB、8000 × 8000 像素。RAW、TIFF 與超大掃描檔必須先轉換，亦未公開支援分層格式。
• 網頁端與行動端的批次能力並不相同。 行動端批次編輯一次上限 100 張，比網頁端的一萬張少了兩個數量級。若批次正是你付費的理由，就得在瀏覽器裡作業。
• 免費額度未公布具體數字。 免費檔的去背、Magic Eraser 與 Fast Upscaler 都只寫「有限」，未給出每日次數，無法據此事先編列預算。
• 生成結果面向買家前必須人工複核。 AI 生成的背景、擴出來的畫面與試穿算圖，都可能在尺寸比例、材質質感或版型上失真。在受規範的品類，或買家會拿圖與實物比對的場合，應把生成情境視為示意圖，並逐條對照平台的圖片規範。
• 自有內容版權歸你，但禁止用於訓練模型。 透過 API 處理的圖片版權仍歸使用者所有且可商用，但明確禁止以 API 產出的資料訓練自己的模型。服務條款同時載明，使用者提供內容即授予 Pixelcut 一項非專屬、已付清、免權利金的授權，且僅限用於服務本身的營運與維護。
• 放大器以外的圖片保存期未公開。 放大器功能頁寫明上傳圖片會在處理後移除，但隱私政策本身是通用範本，僅稱「依蒐集目的所需期間保存」，既未公布上傳圖片的具體保存天數，也未說明是否用於訓練模型。若你處理的是客戶素材或未發表商品圖並受合約拘束，建議先以書面向官方確認。（資訊待驗證）
• 服務對象限成年人。 條款載明使用者須為適用法律下的成年人方可使用；透過 App Store 取得應用程式時，Apple 可作為第三方受益人執行該條款。

常見問題（FAQ）

Q1. Pixelcut 可以免費使用嗎？

可以，確實有真實的免費層，提供有限的去背與有限的放大，且免費匯出不帶浮水印。但「有限」在定價頁上未量化，因此較適合當作試用與輕度使用，而非生產級用量。

Q2. Pro 到底多少錢，能多出什麼？

Pro 每月 10 美元，包含每月 600 個 AI credits、不限次去背與放大、每月 1000 次批次匯出、3 人團隊席次與商用授權。Business 每月 30 美元，對應 3600 credits、2000 次批次匯出與 10 個席次，年繳可省 20%。

Q3. 生成的圖片可以商用嗎？

Pro 與 Business 方案包含商用授權；對 API 使用者，官方明確表示所處理圖片的版權仍歸使用者所有並可用於商業用途。唯一被明文禁止的，是以 API 製作訓練自有模型的資料。

Q4. 支援哪些檔案格式與多大的圖？

JPG、PNG 與 HEIC，最大 100MB、8000 × 8000 像素。更大的檔案或 RAW、TIFF 等格式必須先轉換或壓縮後再上傳。

Q5. 一次能處理多少張圖片？

網頁端批次編輯器單批最多一萬張，支援從 Dropbox 匯入資料夾並打包 ZIP 下載。行動端批次編輯一次上限 100 張，因此大量任務應該在瀏覽器中進行。

Q6. 有 API 嗎？如何計費？

有。API 以每個 credit 一美分計價，按月打包，從 1000 credits（10 美元）到 100 萬 credits（1 萬美元）。去背每次 5 個 credits，放大、生成背景、虛擬試穿與外擴各 10 個。每月超過 100 萬 credits 需另洽量價。

Q7. 可以在 Claude 裡使用 Pixelcut 嗎？

可以。官方託管了 MCP 服務，把去背、生成圖片、放大、生成影片、擦除物件與素材庫搜尋接入 Claude、Cowork 與 Claude Code。只需新增一次自訂連接器，不必另外管理 API 金鑰。

Q8. 上傳的圖片會被如何處理？

放大器功能頁載明上傳圖片會在處理後移除。但更上位的隱私政策是通用範本，既未公布上傳圖片的具體保存期，也未直接說明是否用於模型訓練，因此涉及敏感或客戶所有的素材時，建議先與官方確認細節。（資訊待驗證）

Q9. 為什麼應用商店評分比 Trustpilot 高這麼多？

因為兩者衡量的對象與族群不同。應用商店匯集了數十萬則針對編輯體驗的評價，而未認領的 Trustpilot 頁面只有 70 則自發評價，且高度集中於計費、退款與取消爭議。兩者都是真實訊號：產品在出圖效果上普遍令人滿意，而訂閱流程則是投訴集中的環節。

Q10. 除了圖片，Pixelcut 也能處理影片嗎？

部分可以。影片去背功能於 2026 年 1 月 8 日上線，可匯出帶透明通道的 WebM 或純色背景的 MP4，免費下載限 720p HD，4K 需要 Pro。此外還有 AI 影片生成，但產品的深度仍在靜態影像上。