DataVLab 记录了 12,740 月访问量,月度环比增长为 -7.8%,定价为定价请咨询。Shutterstock AI 图像生成器记录了 47,855,171 月访问量,增长率为 +3.2%,定价为付费。
| 维度 / 指标 | ![]() | |
|---|---|---|
| 官方域名 | datavlab.ai | shutterstock.com |
| 定价模式 | 定价请咨询 | 付费 |
| 月访问量 | 1.27万 (12,740) | 4785.52万 (47,855,171) |
| 月度环比流量变化 | -1079 (-7.8%) | +149.47万 (+3.2%) |
| 主要市场与份额 | 🇺🇸 美国 (27%) | 🇺🇸 美国 (15.2%) |
| 直接访问 / 月 | 5125 | 1247.03万 |
| 用户评分 | 4.2 | 4.3 |
| 支持的平台 | 网站 | 网站 |

面向受监管行业 AI 与机器学习团队的 ISO 27001 数据标注服务
提供边界框、多边形、分割掩码、关键点、地标点和分类标签,用于检测、分割与分类模型,每批数据均经人工校验。
逐帧框选、掩码、关键点和身份一致的目标轨迹,服务于检测、追踪与动作识别模型,并在序列层面完成验证。
3D 立方体、点云分割、可行驶区域标注和目标追踪,适用于机器人、自动驾驶、地理空间与工业 AI 项目。
文本区域标注、文档切分、手写体标注和结构化字段抽取,并提供量化评分标准下的 LLM 评估与生成式 AI 对齐数据。
汇聚前沿视觉模型、附带法律赔偿保障并整合图库素材的商用授权 AI 图像生成器。
在单一仪表板中访问领先的第三方视觉模型——包括 OpenAI GPT Image 2、Google Imagen 4 Ultra、Gemini 3.1 Flash 与 Runway Gen-4——并配有自动推荐器将提示匹配到最佳引擎。
每张下载的 AI 图像都附带 Shutterstock 商业标准授权与 10,000 美元法律赔偿,Enterprise 与 Business 层级还可获得经人工审核的完整赔偿。
包含基于浏览器的局部重绘、魔法物体擦除、背景移除、图像参考引导与画幅比例画布扩展,编辑图库照片时将版税直接支付给原始贡献者。
在一个工作流中展示图库照片、矢量图、3D 素材与 AI 生成选项,并有官方 ChatGPT 与 Claude 连接器辅助对话式素材发现。

专项更强E-commerce focused visual editor specializing in product photography background removal and generative scenes.
专项更强All-in-one creative studio combining AI generation with robust photo editing and design tools.
专项更强All-in-one creative studio combining AI generation with robust photo editing and design tools.
行业领先的图片生成器,能产生更高画质的视觉效果,但缺乏原生图库资源库与商业赔偿保障。
专项更强以 50 多款 AI 模型大规模生成图像、视频与音频
前沿 AI 训练所用的环境,以及负责重复性工作的智能体
专项更强以浏览器为基础的 AI 设计工作室,主打社群图形、行销视觉与图片编辑。
专项更强以浏览器为基础的 AI 设计工作室,主打社群图形、行销视觉与图片编辑。
专项更强集抠图、修图、放大与图像生成于一体的 AI 图片编辑套件

免费 / 开源SuperAnnotate is an AI data platform that combines a collaborative multimodal annotation editor, an expert data-operations team, and the orchestration layer needed to move curated datasets into training, evaluation, and production pipelines. It is aimed at teams building computer vision, NLP, audio, and generative AI systems who need reliable, high-quality ground truth at scale.
免费 / 开源SuperAnnotate is an AI data platform that combines a collaborative multimodal annotation editor, an expert data-operations team, and the orchestration layer needed to move curated datasets into training, evaluation, and production pipelines. It is aimed at teams building computer vision, NLP, audio, and generative AI systems who need reliable, high-quality ground truth at scale.