Omniparsr

Qu'est-ce que Omniparsr ?

OmniParser est un outil d'IA SaaS de pointe qui analyse intelligemment les captures d'écran de l'interface utilisateur et les pages de bandes dessinées en formats structurés>

Comment utiliser Omniparsr ?

1. Choisissez un plan approprié (Starter, Professional ou Enterprise) 2. Installez l'extension du navigateur

Fonctionnalités principales de Omniparsr

Détection précise des éléments

Analyse de la hiérarchie des composants

Cartographie interactive des éléments

Prise en charge des tests automatisés

Détection et segmentation des panneaux

Reconnaissance des bulles

Analyse des caractères et des expressions

Prise en charge du flux de travail de localisation

Cas d'utilisation de Omniparsr

La détection du panneau de bande dessinée est époustouflante ! Il identifie avec précision les panneaux, les bulles et fait même la distinction entre les différents types d'effets sonores. L'efficacité de notre équipe de localisation de mangas s'est améliorée de 300 % depuis l'utilisation d'OmniParser.

En tant qu'ingénieur en automatisation de l'interface utilisateur, la détection des éléments d'OmniParser est inégalée. Il identifie avec précision les boutons, les formulaires et les composants complexes de l'interface utilisateur, ce qui rend nos flux de tests automatisés incroyablement fiables. La sortie structurée est parfaite pour notre pipeline CI/CD.

La fonctionnalité de reconnaissance de personnages de bandes dessinées est révolutionnaire pour notre équipe de traduction. Il détecte non seulement les visages et les expressions des personnages, mais comprend également la relation entre les bulles et les personnages. Cette connaissance du contexte a considérablement amélioré la qualité de nos traductions.

Pour les tests d'interface utilisateur, la capacité d'OmniParser à analyser des interfaces Web complexes est exceptionnelle. Il capture les moindres détails – des états de survol aux composants imbriqués – et fournit des coordonnées et des attributs précis. Cela a rendu nos tests de régression d'interface utilisateur beaucoup plus robustes.

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