לדמויות משפיעות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית היה נושא גדול בשנה שעברה. חברות שלהן ממש בונות דגמי אינסטגרם של בינה מלאכותית שנראים בדיוק כמו אנשים, והם יפרסמו את "חייהם" באינסטגרם. ואותם אנשים נראים לחלוטין אמיתיים, למעט שהם לא באמת קיימים בעולם האמיתי - או שאני אמור לומר, הם קיימים, אבל יותר סביר שזה מהנדס תוכן זכר ששולט בכל אותם דגמי בינה מלאכותית שונים במקום בחורה אמיתית. וחלקם ברור שהם מזויפים ונוצרו על ידי בינה מלאכותית, אבל עדיין קיבלו 20 אלף, 80 אלף או אפילו יותר מ-100 אלף עוקבים בטוויטר, וככל הנראה זה מייצר סוג של הכנסה.

אז למרות שאני לא ממש מבין למה אנשים רוצים לעקוב אחר מישהו שהם יודעים שלא אמיתי, ברור שהם דורשים את זה. חשבתי על איזה ערך עסקי או מקרה שימוש אמיתי שיכול להיות לדגמי בינה מלאכותית האלה. ולאחרונה, חמי, ריץ', שמנהל עסק קטן בסין למכירת בגדים באינטרנט, שאל אותי: "האם אתה יכול להשיג בינה מלאכותית ליצור 20 או 30 פוסטים חברתיים שונים של אנשים שלובשים את הבגדים שלי מדי יום?"

זה נשמע לי מוזר בהתחלה, כמו למה אתה צריך כל כך הרבה פוסטים חדשים מדי יום? אז הוא אמר לי שהסיבה שהוא צריך כל כך הרבה פוסטים חדשים מדי יום היא שעבור אנשים שקונים דברים באינטרנט בסין, הם יעברו לפלטפורמות מדיה חברתית כמו Red Book כדי למצוא אנשים אחרים שגם קנו מוצרים דומים ולראות את הביקורות והתמונות שלהם. ואם מישהו מחפש את הבגדים שהוא מוכר, אז הלקוח יקבל יותר ביטחון שהמוצר הזה כנראה מתאים.

אני לא באמת יודע אם האסטרטגיה הברילנטית שלו אכן תצליח, ואני אישית לא ממש אוהב את הרעיון של פוסטים בתקשורת חברתית שנוצרו על ידי בינה מלאכותית. אבל אני כן חושב שדגמי בינה מלאכותית מונעי כוח לאופנה ובגדים יהיו מאוד יקרים. זה יכול לעזור לאנשים לדמיין איך הבגדים יראו הרבה יותר טוב מאשר תמונה סטטית, וכן אתרי מסחר אלקטרוני יכולים פשוט ליצור כמות עצומה של תמונות מוצר עבור סוגים שונים של לקוחות.

זה למה בימים האחרונים אני מחפש על יצירת תמונות ובונה סוכן שיכול באמת לערבב, להתאים פנים, בגדים ואפילו תנוחה וסביבה יחד לפוסטים חברתיים פופולריים עבור מותגי אופנה אלה. ואני אראה לך איך לעשות את זה, כי יצירת תמונות היא למעשה הרבה כיף.

שימוש בבינה מלאכותית לניסיון בגדים יכול לספק ערך משמעותי עבור עסקים מסחר אלקטרוני ולקוחות כאחד:

1. חוויית לקוח משופרת: על ידי אפשור ללקוחות לנסות בגדים באופן וירטואלי, הם יכולים לדמיין טוב יותר איך הפריטים יראו עליהם. זה משפר את חוויית הקניה ומקטין את הסיכוי להחזרות בשל התאמה או מראה לקוי.

2. שיעורי המרה גבוהים יותר: כאשר לקוחות יכולים לראות את עצמם לובשים את הבגדים, הם יותר סביר לבצע רכישה. זה יכול להוביל לשיעורי המרה גבוהים יותר ומכירות משופרות.

3. הפחתת החזרות: עם היכולת לנסות בגדים באופן וירטואלי, לקוחות פחות סביר להזמין פריטים שלא מתאימים או מתאימים להם. זה יכול להוביל להפחתה בהחזרות יקרות, שיכולות להשפיע משמעותית על התוצאה העסקית של עסק.

4. הצגת מוצר יעילה: יצירת מספר רב של תמונות מוצר עם דגמים, תנוחות וסביבות שונות יכולה להיות זמן רב ויקרה. שימוש בבינה מלאכותית לניסיון בגדים יכול לאוטומט תהליך זה, מאפשר לעסקים ליצור קטלוג מוצרים מגוון ביעילות.

5. המלצות מותאמות אישית: הנתונים שנאספים מחוויות הניסיון הוירטואלי של הלקוחות יכולים לשמש להמלצות מוצר מותאמות אישית, משפרות עוד את חוויית הקניה ומגדילות את הסיכוי למכירות נוספות.

6. הרחבת הצעת המוצרים: עם שימוש בבינה מלאכותית לניסיון בגדים, עסקים יכולים להציע מגוון רחב יותר של מוצרים, מבלי להסתמך רק על דגמים פיזיים או צילומי מקצוע.

באופן כללי, שילוב של ניסיון בגדים מונע בינה מלאכותית יכול לספק יתרון תחרותי משמעותי לעסקי מסחר אלקטרוני, משפר את חוויית הלקוח, מגדיל את המכירות ומפחית עלויות תפעוליות.

סקירה

בחלק זה, נחקור כיצד לבנות צינור יצירת תמונות בינה מלאכותית גמיש ועוצמתי באמצעות כלים כמו Stable Diffusion, Confiy AI ו-Autogon של Anthropic. נכסה את ההיבטים המרכזיים הבאים:

1. הבנת דגמי הפיזור: נעמיק בעקרונות היסוד של דגמי הפיזור וכיצד ניתן להשתמש בהם כדי ליצור תמונות באיכות גבוהה מתוך פרומפטים טקסט.

2. ניצול Confiy AI: נשתמש ב-Confiy AI, פרויקט קוד פתוח, כדי ליצור זרימת עבודה מותאמת אישית ליצירת תמונות המאפשרת לנו לשלב מודלים וטכניקות שונות, כמו IP Adapters ו-Control Net.

3. פריסה ב-Replicate: נלמד כיצד לפרוס את זרימת העבודה של Confiy AI ב-Replicate, פלטפורמה מארחת, כדי להפוך אותה לשירות API בר-קנה.

4. בניית מערכת סוכנים מרובת-סוכנים: לבסוף, נבנה מערכת סוכנים מרובת-סוכנים באמצעות מסגרת Autogon של Anthropic, שבה סוכנים שונים משתפים פעולה כדי ליצור, לסקור ולשפר את התמונה הסופית.

בסיום חלק זה, תהיה לך הבנה מקיפה של כיצד לבנות צינור יצירת תמונות בינה מלאכותית גמיש ועוצמתי שניתן להשתמש בו ליישומים שונים, כמו יצירת תוכן לרשתות חברתיות, הדמיית מוצרים למסחר אלקטרוני ועוד.

הבנת דגמי הפיזור

דגמי הפיזור הם סוג של מודל בינה מלאכותית יוצר שניתן להשתמש בו ליצירת תמונות באיכות גבוהה מפרומפטים טקסט. הרעיון המרכזי מאחורי דגמי הפיזור הוא להתחיל עם תמונת רעש אקראית ולהסיר את הרעש בהדרגה, שלב אחר שלב, עד שמתקבלת התמונה הרצויה.

התהליך פועל כך:

1. הזרקת רעש: המודל מתחיל עם תמונת רעש אקראית ומוסיף עליה יותר ויותר רעש, יוצר רצף של תמונות עם רעש הולך וגובר.
2. הסרת רעש: המודל לומד לבצע את התהליך ההפוך, לוקח את התמונות המרוחשות ומסיר את הרעש בהדרגה, שלב אחר שלב, עד שהתמונה המקורית משתחזרת.

תהליך הסרת הרעש החוזר מאפשר למודל ללמוד את הדפוסים והקשרים הבסיסיים בין הפרומפטים הטקסט לבין התמונות המתאימות, מאפשר לו ליצור תמונות חדשות התואמות לפרומפטים הנתונים.

ניצול Confiy AI

Confiy AI הוא פרויקט קוד פתוח המספק מסגרת גמישה ועוצמתית לבניית צינורות יצירת תמונות מותאמים אישית. הוא מאפשר לך לשלב מודלים וטכניקות שונות, כמו Stable Diffusion, IP Adapters ו-Control Net, כדי ליצור פתרון מותאם לצרכים הספציפיים שלך.

בחלק זה, נלך דרך התהליך של הגדרת זרימת עבודה ב-Confiy AI שיכולה ליצור תמונות עם פנים, בגדים ותמונות מותאמים אישית. נכסה את השלבים הבאים:

1. התקנה והגדרה של Confiy AI: נקים את התלויות הנדרשות ונוריד את המודלים הדרושים.
2. שילוב של IP Adapters: נלמד כיצד להשתמש ב-IP Adapters כדי לשלב באופן חלק רכיבי פנים ובגדים מותאמים אישית לתוך התמונות המיוצרות.
3. שימוש ב-Control Net: נחקור כיצד להשתמש ב-Control Net כדי להוסיף שליטה נוספת על התמונות המיוצרות, כמו תנוחות או סביבות ספציפיות.
4. אופטימיזציה של זרימת העבודה: נכוונן את זרימת העבודה כדי להשיג את איכות התמונה והעקביות הרצויות.

פריסה ב-Replicate

לאחר שבנינו את צינור יצירת התמונות המותאם אישית שלנו ב-Confiy AI, נלמד כיצד לפרוס אותו ב-Replicate, פלטפורמה מארחת המאפשרת לנו להריץ את זרימת העבודה כשירות API בר-קנה.

זה יכלול את השלבים הבאים:

1. ייצוא זרימת העבודה של Confiy AI: נייצא את זרימת העב