KI-generierte Influencer waren letztes Jahr ein großes Thema. Ihre Unternehmen bauen buchstäblich für den Start von KI-Instagram-Modellen, die genauso aussehen wie Menschen, und werden ihr "Leben" auf Instagram posten. Und diese Menschen sehen absolut echt aus, außer dass sie in der realen Welt nicht wirklich existieren - oder ich sollte sagen, sie existieren, aber es ist wahrscheinlicher, dass ein männlicher Prompt-Ingenieur alle diese verschiedenen KI-Modelle kontrolliert anstelle eines echten Mädchens. Und einige von ihnen sind eindeutig gefälscht und KI-generiert, haben aber trotzdem 20.000, 80.000 oder sogar mehr als 100.000 Follower auf Twitter und generieren wahrscheinlich eine Art Umsatz.

Auch wenn ich nicht wirklich verstehe, warum Leute jemandem folgen wollen, von dem sie wissen, dass er nicht echt ist, scheint es das eindeutig zu geben. Ich habe darüber nachgedacht, welche Art von tatsächlichem Geschäftswert oder Anwendungsfall für diese KI-Modelle existieren könnte. Und kürzlich hat mein Schwager Rich, der ein kleines Geschäft in China zum Verkauf von Kleidung online betreibt, mich gefragt: "Kannst du KI dazu bringen, jeden Tag 20 oder 30 verschiedene Social-Media-Beiträge von Menschen zu erstellen, die meine Kleidung tragen?"

Das klang mir am Anfang sehr bizarr, wie, warum brauchst du so viele neue Beiträge jeden Tag? Dann erklärte er mir, dass der Grund, warum er so viele verschiedene neue Beiträge jeden Tag braucht, darin besteht, dass Menschen, die online in China einkaufen, auf Social-Media-Plattformen wie Red Book gehen, um andere Menschen zu finden, die ähnliche Produkte gekauft haben, und sich ihre Bewertungen und Bilder anzusehen. Und wenn jemand nach den Kleidern sucht, die er verkauft, dann gewinnt der Kunde mehr Vertrauen, dass dieses Produkt wahrscheinlich gut passt.

Ich weiß nicht wirklich, ob seine geniale Strategie tatsächlich funktionieren wird, und persönlich mag ich die Idee von KI-generierten Social-Media-Beiträgen nicht wirklich. Aber ich denke, KI-gesteuerte Modelle für Mode und Kleidung werden sehr wertvoll sein. Sie können den Menschen dabei helfen, sich besser vorzustellen, wie die Kleidung aussehen wird, als ein statisches Bild, und diese E-Commerce-Websites können einfach eine riesige Menge an Produktbildern für verschiedene Arten von Kunden generieren.

Deswegen habe ich in den letzten Tagen an der Bildgenerierung und dem Aufbau eines Agenten gearbeitet, der verschiedene Gesichter, Kleidung und sogar Körperhaltung und Umgebung zu beliebten Social-Media-Beiträgen für diese Modemarken mischen und kombinieren kann. Und ich werde Ihnen zeigen, wie Sie das machen können, denn die Bildgenerierung macht wirklich Spaß.

KI-gesteuerte Mode-Anproben können sowohl für E-Commerce-Unternehmen als auch für Kunden einen erheblichen Mehrwert bieten:

1. Verbessertes Kundenerlebnis: Durch das virtuelle "Anprobieren" von Kleidung können Kunden sich besser vorstellen, wie die Kleidungsstücke an ihnen aussehen. Dies verbessert das Einkaufserlebnis und reduziert die Wahrscheinlichkeit von Rücksendungen aufgrund von schlechter Passform oder Erscheinungsbild.

2. Erhöhte Konversionsraten: Wenn Kunden sich selbst in den Kleidern sehen können, sind sie eher geneigt, einen Kauf zu tätigen. Dies kann zu höheren Konversionsraten und verbesserten Verkäufen führen.

3. Reduzierte Retouren: Mit der Möglichkeit, Kleidung virtuell anzuprobieren, sind Kunden weniger wahrscheinlich, Artikel zu bestellen, die nicht passen oder ihnen nicht gefallen. Dies kann zu einer Reduzierung kostspieliger Retouren führen, was sich erheblich auf die Rentabilität eines Unternehmens auswirken kann.

4. Effiziente Produktpräsentation: Die Erstellung einer großen Anzahl von Produktbildern mit verschiedenen Modellen, Posen und Umgebungen kann zeitaufwendig und teuer sein. KI-gesteuerte Mode-Anproben können diesen Prozess automatisieren und Unternehmen dabei helfen, einen vielfältigeren Produktkatalog effizienter zu erstellen.

5. Personalisierte Empfehlungen: Die aus den virtuellen Anprobe-Erfahrungen der Kunden gesammelten Daten können verwendet werden, um personalisierte Produktempfehlungen zu geben, was das Einkaufserlebnis weiter verbessert und die Wahrscheinlichkeit zusätzlicher Verkäufe erhöht.

6. Erweiterte Produktangebote: Mit KI-gesteuerten Mode-Anproben können Unternehmen ein breiteres Produktangebot anbieten, da sie sich nicht mehr allein auf physische Produktmuster oder professionelle Fotoshootings verlassen müssen.

Insgesamt kann die Integration von KI-gesteuerten Mode-Anproben einen erheblichen Wettbewerbsvorsprung für E-Commerce-Unternehmen bieten, indem sie das Kundenerlebnis verbessern, die Verkäufe steigern und die Betriebskosten senken.

Überblick

In diesem Abschnitt werden wir untersuchen, wie man eine flexible und leistungsfähige KI-Bildgenerierungs-Pipeline mit Werkzeugen wie Stable Diffusion, Confiy AI und Anthropics Autogon aufbaut. Wir werden die folgenden Schlüsselaspekte behandeln:

1. Verstehen von Diffusionsmodellen: Wir werden in die zugrunde liegenden Prinzipien von Diffusionsmodellen eintauchen und wie sie verwendet werden können, um hochwertige Bilder aus Textaufforderungen zu generieren.

2. Nutzen von Confiy AI: Wir werden Confiy AI, ein Open-Source-Projekt, verwenden, um einen benutzerdefinierten Bildgenerierungs-Workflow zu erstellen, der die Integration verschiedener Modelle und Techniken wie IP-Adapter und Control Net ermöglicht.

3. Bereitstellung auf Replicate: Wir werden lernen, wie wir unseren Confiy AI-Workflow auf Replicate, einer gehosteten Plattform, bereitstellen, um ihn als skalierbaren API-Dienst zugänglich zu machen.

4. Aufbau eines Multi-Agenten-Systems: Schließlich werden wir ein Multi-Agenten-System mit Hilfe von Anthropics Autogon-Framework aufbauen, bei dem verschiedene Agenten zusammenarbeiten, um das endgültige Bild zu generieren, zu überprüfen und zu verbessern.

Am Ende dieses Abschnitts werden Sie ein umfassendes Verständnis dafür haben, wie Sie eine flexible und leistungsfähige KI-Bildgenerierungs-Pipeline aufbauen, die für verschiedene Anwendungen wie die Erstellung von Social-Media-Inhalten, die Visualisierung von E-Commerce-Produkten und vieles mehr verwendet werden kann.

Verstehen von Diffusionsmodellen

Diffusionsmodelle sind eine Art generatives KI-Modell, das verwendet werden kann, um hochwertige Bilder aus Textaufforderungen zu generieren. Die Schlüsselidee hinter Diffusionsmodellen besteht darin, mit einem zufälligen Rauschbild zu beginnen und es dann Schritt für Schritt zu "entverrauschen", bis das gewünschte Bild erhalten wird.

Der Prozess funktioniert wie folgt:

1. Rauscheinspeisung: Das Modell startet mit einem zufälligen Rauschbild und fügt ihm schrittweise mehr Rauschen hinzu, um eine Sequenz von immer stärker verrauschten Bildern zu erzeugen.
2. Entrauschen: Das Modell lernt dann, diesen Prozess umzukehren, indem es die verrauschten Bilder Schritt für Schritt vom Rauschen befreit, bis das Originalbild wiederhergestellt ist.

Dieser iterative Entrauschungsprozess ermöglicht es dem Modell, die zugrunde liegenden Muster und Beziehungen zwischen den Textaufforderungen und den entsprechenden Bildern zu lernen, was es ihm ermöglicht, neue Bilder zu generieren, die den gegebenen Aufforderungen entsprechen.

Nutzen von Confiy AI

Confiy AI ist ein Open-Source-Projekt, das einen flexiblen und leistungsfähigen Rahmen für den Aufbau benutzerdefinierter Bildgenerierungs-Pipelines bietet. Es ermöglicht Ihnen die Integration verschiedener Modelle und Techniken wie Stable Diffusion, IP-Adapter und Control Net, um eine auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnittene Lösung zu erstellen.

In diesem Abschnitt werden wir den Prozess des Einrichtens eines Confiy AI-Workflows durchgehen, der Bilder mit benutzerdefinierten Gesichtern, Kleidung und Umgebungen generieren kann. Wir werden die folgenden Schritte abdecken:

1. Installation und Konfiguration von Confiy AI: Wir werden die erforderlichen Abhängigkeiten einrichten und die benötigten Modelle herunterladen.
2. Integration von IP-Adaptern: Wir werden lernen, wie man IP-Adapter verwendet, um nahtlos benutzerdefinierte Gesichts- und Bekleidungselemente in die generierten Bilder zu integrieren.
3. Nutzung von Control Net: Wir werden untersuchen, wie man Control Net verwendet, um zusätzliche Kontrolle über die generierten Bilder, wie bestimmte Posen oder Umgebungen, zu erlangen.
4. Optimierung des Workflows: Wir werden den Workflow verfeinern, um die gewünschte Bildqualität und -konsistenz zu erreichen.

Bereitstellung auf Replicate

Nachdem wir unsere benutzerdefinierte Bildgenerierungs-Pipeline in Confiy AI erstellt haben, werden wir lernen, wie wir sie auf Replicate, einer gehosteten Plattform, bereitstellen, um sie als skalierbaren API-Dienst laufen zu lassen.

Dies wird die folgenden Schritte beinhalten:

1. Exportieren des Confiy AI-Workflows: Wir werden unseren Workflow in einem Format exportieren, das leicht in Replicate integriert werden kann.
2. Anpassen des Workflows für Replicate: Wir werden alle erforderlichen Anpassungen am Workflow vornehmen, um die Kompatibilität mit den Anforderungen von Replicate sicherzustellen.
3. Bereitstellung auf Replicate: Wir werden unseren Workflow auf Replicate hochladen und den API-Endpunkt testen.

Indem wir unsere Bildgenerierungs-Pipeline auf Replicate bereitstellen, können wir sie für andere Benutzer zugänglich machen oder in verschiedene Anwendungen integrieren und so eine skalierbare und effiziente Bildgenerierung ermöglichen.

Aufbau eines Multi-Agenten-Systems

Schließlich werden wir ein Multi-Agenten-System mit Hilfe von Anthropics Autogon-Framework aufbauen, um einen komplexeren und iterativen Bildgenerierungsprozess zu schaffen. Dieses System wird die folgenden Agenten umfassen:

1. Bildgenerator: Dieser Agent ist für die Generierung des Ausgangsbildes basierend auf der bereitgestellten Textaufforderung und Referenzbilder verantwortlich.
2. Bildprüfer: Dieser Agent wird das generierte Bild bewerten und dem Bildgenerator Feedback geben, um Verbesserungen oder Iterationen vorzuschlagen.
3. Bildverbesserer: Dieser Agent wird spezialisierte Techniken wie Handrestauration und Bildaufwertung anwenden, um das endgültige Bild zu verfeinern.

Indem wir die kollaborative Natur des Multi-Agenten-Systems nutzen, können wir eine robustere und vielseitigere Bildgenerierungs-Pipeline erstellen, die eine Vielzahl von Anwendungsfällen und Anforderungen bewältigen kann.

Durchgehend in diesem Abschnitt werden wir Codebeispiele und Schritt-für-Schritt-Anleitungen bereitstellen, um Sie durch den Prozess des Aufbaus dieser umfassenden KI-Bildgenerierungs-Pipeline zu führen. Am Ende werden Sie ein leistungsfähiges Werkzeug zur Verfügung haben, das an Ihre spezifischen Bedürfnisse angepasst und bereitgestellt werden kann.

Um das KI-Modell auf Replicate bereitzustellen, müssen wir den Workflow etwas anpassen. Replicate unterstützt bestimmte Modelle und benutzerdefinierte Knoten, daher müssen wir Alternativen finden, die mit ihrer Plattform kompatibel sind.

Zuerst müssen wir einige benutzerdefinierte Knoten entfernen, die Replicate nicht unterstützt. In diesem Fall werden wir den Knoten "Bild für Gesicht im Inneren vorbereiten" entfernen. Stattdessen können wir das Originalbild verwenden.

Nachdem wir diese Änderungen vorgenommen haben, können wir auf den Button "API-Format speichern" klicken, um den Workflow als JSON-Datei zu speichern. Diese JSON-Datei kann dann auf Replicate hochgeladen werden, um einen neuen Workflow zu erstellen.

Als Nächstes müssen wir das im Workflow verwendete Modell aktualisieren. Replicate unterstützt einen anderen Satz von Modellen, daher müssen wir eine Alternative finden, die für unseren Anwendungsfall geeignet ist. In diesem Beispiel werden wir das Jugernaut-Modell verwenden.

Wir müssen auch den "Bild laden"-Knoten ändern, um eine Bild-URL anstelle einer lokalen Datei zu verwenden. Dies erleichtert die Verwendung des Workflows auf Replicate.

Sobald diese Änderungen vorgenommen wurden, können wir die JSON-Dat