Les influenceurs générés par l'IA ont été un sujet important l'année dernière. Leurs entreprises construisent littéralement pour lancer des modèles d'Instagram IA qui ressemblent juste à des gens, et publieront leurs "vies" sur Instagram. Et ces gens ont l'air absolument réels, sauf qu'ils n'existent pas vraiment dans le monde réel - ou je devrais dire, ils existent, mais il est plus probable qu'il s'agisse d'un ingénieur de prompt masculin contrôlant tous ces différents modèles d'IA au lieu d'une vraie fille. Et certains d'entre eux sont clairement faux et générés par l'IA, mais ont quand même 20K, 80K, ou même plus de 100K abonnés sur Twitter, et cela génère probablement un certain type de revenus.

Donc même si je ne comprends pas vraiment pourquoi les gens veulent suivre quelqu'un qu'ils savent ne pas être réel, ils le demandent clairement. J'ai réfléchi au type de valeur commerciale ou de cas d'utilisation réel qui pourrait exister pour ces modèles d'IA. Et récemment, mon beau-frère, Rich, qui dirige une petite entreprise en Chine pour vendre des vêtements en ligne, m'a demandé : "Peux-tu faire en sorte que l'IA crée 20 ou 30 différents messages sociaux de gens portant mes vêtements chaque jour ?"

Cela me semble bizarre au début, comme pourquoi avez-vous besoin de tant de nouveaux messages chaque jour ? Puis il m'a expliqué que la raison pour laquelle il a besoin de tant de nouveaux messages différents chaque jour est que pour les gens qui achètent des choses en ligne en Chine, ils iraient sur des plateformes de médias sociaux comme Red Book pour trouver d'autres personnes qui ont également acheté des produits similaires et voir leurs avis et leurs photos. Et si quelqu'un recherche les vêtements qu'il vend, alors le client aura plus confiance que ce produit est probablement un bon choix.

Je ne sais pas vraiment si sa brillante stratégie va fonctionner, et personnellement, je n'aime pas trop l'idée de messages sur les médias sociaux générés par l'IA. Mais je pense que les modèles alimentés par l'IA pour la mode et les vêtements vont être très précieux. Cela peut aider les gens à visualiser à quoi les vêtements vont ressembler beaucoup mieux qu'une image statique, et ces sites de commerce électronique peuvent simplement générer une énorme quantité d'images de produits pour différents types de clients.

Les essayages virtuels alimentés par l'IA peuvent apporter une valeur significative aux entreprises de commerce électronique et aux clients :

1. Expérience client améliorée : En permettant aux clients d'essayer virtuellement les vêtements, ils peuvent mieux visualiser à quoi les articles vont ressembler sur eux. Cela améliore l'expérience d'achat et réduit la probabilité de retours dus à un mauvais ajustement ou à une mauvaise apparence.

2. Taux de conversion plus élevés : Lorsque les clients peuvent se voir porter les vêtements, ils sont plus susceptibles de faire un achat. Cela peut entraîner des taux de conversion plus élevés et des ventes améliorées.

3. Réduction des retours : Avec la possibilité d'essayer virtuellement les vêtements, les clients sont moins susceptibles de commander des articles qui ne leur conviennent pas ou ne leur vont pas. Cela peut entraîner une réduction des retours coûteux, ce qui peut avoir un impact significatif sur les bénéfices d'une entreprise.

4. Présentation efficace des produits : Générer un grand nombre d'images de produits avec différents modèles, poses et environnements peut être fastidieux et coûteux. Les essayages virtuels alimentés par l'IA peuvent automatiser ce processus, permettant aux entreprises de créer un catalogue de produits diversifié de manière plus efficace.

5. Recommandations personnalisées : Les données collectées à partir des expériences d'essayage virtuel des clients peuvent être utilisées pour fournir des recommandations de produits personnalisées, améliorant davantage l'expérience d'achat et augmentant la probabilité de ventes supplémentaires.

6. Offre de produits élargie : Avec les essayages virtuels alimentés par l'IA, les entreprises peuvent proposer une gamme de produits plus large, car elles ne dépendent plus uniquement des échantillons physiques de produits ou des séances photo professionnelles.

Dans l'ensemble, l'intégration des essayages virtuels alimentés par l'IA peut procurer un avantage concurrentiel significatif aux entreprises de commerce électronique, en améliorant l'expérience client, en augmentant les ventes et en réduisant les coûts opérationnels.

Vue d'ensemble

Dans cette section, nous explorerons comment construire un pipeline de génération d'images IA flexible et puissant en utilisant des outils comme Stable Diffusion, Confiy AI et le cadre Autogon d'Anthropic. Nous couvrirons les aspects clés suivants :

1. Comprendre les modèles de diffusion : Nous plongerons dans les principes sous-jacents des modèles de diffusion et comment ils peuvent être utilisés pour générer des images de haute qualité à partir de prompts textuels.

2. Tirer parti de Confiy AI : Nous utiliserons Confiy AI, un projet open source, pour créer un workflow de génération d'images personnalisé qui nous permet d'intégrer différents modèles et techniques, comme les adaptateurs IP et Control Net.

3. Déployer sur Replicate : Nous apprendrons à déployer notre workflow Confiy AI sur Replicate, une plateforme hébergée, pour le rendre accessible en tant que service API évolutif.

4. Construire un système multi-agent : Enfin, nous construirons un système multi-agent en utilisant le cadre Autogon d'Anthropic, où différents agents collaborent pour générer, examiner et améliorer l'image finale.

À la fin de cette section, vous aurez une compréhension approfondie de la construction d'un pipeline de génération d'images IA flexible et puissant qui peut être utilisé pour diverses applications, telles que la création de contenu pour les médias sociaux, la visualisation de produits de commerce électronique et plus encore.

Pour déployer le modèle IA sur Replicate, nous devons apporter quelques légères modifications au workflow. Replicate prend en charge des modèles et des nœuds personnalisés spécifiques, nous devons donc trouver des alternatives compatibles avec leur plateforme.

Tout d'abord, nous devons supprimer certains nœuds personnalisés que Replicate ne prend pas en charge. Dans ce cas, nous supprimerons le nœud "préparer l'image pour le visage intérieur". Nous pouvons alors utiliser l'image d'origine à la place.

Après avoir apporté ces modifications, nous pouvons cliquer sur le bouton "Enregistrer le format API" pour enregistrer le workflow sous forme de fichier JSON. Ce fichier JSON peut ensuite être téléchargé sur Replicate pour créer un nouveau workflow.

Ensuite, nous devons mettre à jour le modèle utilisé dans le workflow. Replicate prend en charge un ensemble différent de modèles, nous devons donc trouver une alternative qui convienne à notre cas d'utilisation. Dans cet exemple, nous utiliserons le modèle Jugernaut.

Nous devons également modifier le nœud "charger l'image" pour utiliser une URL d'image au lieu d'un fichier local. Cela facilite l'utilisation du workflow sur Replicate.

Une fois ces changements effectués, nous pouvons copier le fichier JSON et aller dans l'interface utilisateur de Replicate. Ici, nous pouvons créer un nouveau workflow et coller le code JSON. Replicate générera alors l'image en fonction du workflow que nous avons défini.

Le temps total de génération de l'image sur Replicate est d'environ 2 minutes, ce qui est beaucoup plus rapide que de l'exécuter sur une machine locale avec un GPU 3080. C'est parce que Replicate utilise des GPU puissants pour mettre à l'échelle le processus de génération d'images.

Une chose à noter est que certaines parties de l'image générée peuvent ne pas correspondre parfaitement à l'image d'origine des vêtements. Pour résoudre ce problème, nous pouvons construire un système multi-agent qui itère sur le processus de génération d'images jusqu'à ce que les vêtements correspondent à 100%.

Dans la prochaine section, nous explorerons comment créer ce système multi-agent en utilisant le cadre Autogon, ce qui facilite la mise en place de workflows complexes avec plusieurs agents collaborant pour atteindre le résultat souhaité.

Vue d'ensemble

Dans cette section, nous allons explorer comment créer un système multi-agent en utilisant AutoGPT pour générer et affiner des images alimentées par l'IA pour la mode et les applications de commerce électronique. Le système se composera de plusieurs agents travaillant ensemble pour :

1. Générer une image initiale en fonction d'un prompt textuel et d'une image de référence.
2. Examiner l'image générée et fournir des commentaires pour l'améliorer.
3. Peaufiner l'image en corrigeant les problèmes et en la mettant à l'échelle pour obtenir une qualité supérieure.

Cette approche permet un processus de génération d'images plus itératif et contrôlé, en tirant parti des forces de différents modèles et techniques d'IA.

Mise en œuvre du système multi-agent

Configuration de l'environnement

1. Créez un nouveau dossier pour votre projet et ouvrez-le dans Visual Studio Code.
2. Créez trois fichiers : tools.py, main.py et un fichier .env pour stocker vos identifiants d'API.

Définition des outils

Dans tools.py, nous allons créer les fonctions que les agents utiliseront pour effectuer leurs tâches.

# Code omis pour plus de concision

Configuration des agents

Dans main.py, nous allons définir les agents et leurs interactions.

# Code omis pour plus de concision

Dans cette configuration, nous avons trois agents :

1. Générateur d'images : Responsable de la génération de l'image initiale en fonction du prompt fourni et de l'image de référence.
2. Examinateur d'images : Compare l'image générée à l'image de référence d'origine et fournit des commentaires sur la correspondance.
3. Peaufinage d'images : Corrige les problèmes éventuels de l'image générée (par exemple, la distorsion des mains) et la met à l'échelle pour obtenir une qualité supérieure.

Le group_chat et le group_chat_manager gèrent la coordination et le flux d'informations entre les agents.

L'agent user_proxy est responsable du lancement du workflow et du passage du prompt initial et de l'image de référence au groupe de discussion.

Exécution du workflow

Pour exécuter le workflow, exécutez le script main.py. Les agents collaboreront pour générer, examiner et affiner l'image jusqu'à ce que le résultat final soit satisfaisant.

La sortie affichera l'historique de la discussion entre les agents, y compris les commentaires et les itérations sur l'image générée.

Conclusion

En créant un système multi-agent avec AutoGPT, nous avons construit un workflow flexible et extensible pour générer et affiner des images alimentées par l'IA. Cette approche permet un meilleur contrôle, une personnalisation et une assurance qualité par rapport à un processus de génération d'images en une seule étape.

Vous pouvez encore améliorer ce système en ajoutant d'autres agents spécialisés, en intégrant des modèles d'IA supplémentaires et en explorant différents cas d'utilisation au-delà de la mode et du commerce électronique.