Gli influencer generati dall'IA sono stati un argomento molto discusso lo scorso anno. Le loro aziende costruiscono letteralmente modelli di Instagram generati dall'IA che sembrano proprio come le persone, e pubblicheranno le loro "vite" su Instagram. E queste persone sembrano assolutamente reali, tranne che non esistono davvero nel mondo reale - o dovrei dire, esistono, ma più probabilmente sono un ingegnere di prompt maschio che controlla tutti quei diversi modelli di IA invece di una ragazza vera. E alcuni di loro sono chiaramente falsi e generati dall'IA, ma hanno comunque 20.000, 80.000 o anche più di 100.000 follower su Twitter, e probabilmente stanno generando qualche tipo di entrate.

Perciò, anche se non capisco davvero perché le persone vogliano seguire qualcuno che sanno non essere reale, è chiaro che lo richiedono. Ho pensato a che tipo di valore aziendale o caso d'uso concreto potrebbe esistere per questi modelli di IA. E recentemente, mio cognato, Rich, che gestisce una piccola attività in Cina per vendere vestiti online, mi ha chiesto: "Puoi far creare dall'IA 20 o 30 diversi post sui social di persone che indossano i miei vestiti ogni giorno?"

All'inizio mi è sembrato bizzarro, come mai hai bisogno di così tanti nuovi post ogni giorno? Poi mi ha spiegato il motivo per cui ha bisogno di così tanti nuovi post diversi ogni giorno: perché per le persone che acquistano online in Cina, vanno sulle piattaforme di social media come Red Book per trovare altre persone che hanno anche acquistato prodotti simili e vedere le loro recensioni e foto. E se qualcuno cerca i vestiti che sta vendendo, allora il cliente avrà più fiducia che questo prodotto sia probabilmente adatto.

Non so davvero se la sua brillante strategia funzionerà davvero, e personalmente non mi piace molto l'idea di post sui social media generati dall'IA. Ma penso che i modelli alimentati dall'IA per la moda e i vestiti saranno molto preziosi. Può aiutare le persone a visualizzare meglio come i vestiti appariranno rispetto a un'immagine statica, e questi siti di e-commerce possono semplicemente generare una enorme quantità di immagini di prodotti per diversi tipi di clienti.

Ecco perché negli ultimi giorni ho esaminato la generazione di immagini e ho costruito un agente che può effettivamente mescolare e abbinare diversi volti, vestiti e persino postura e ambiente insieme in post popolari sui social media per quei marchi di moda. E vi mostrerò come farlo, perché la generazione di immagini è davvero divertente.

I modelli di prova virtuale alimentati dall'IA possono fornire un valore significativo sia per le aziende di e-commerce che per i clienti:

1. Esperienza del cliente migliorata: Consentendo ai clienti di provare virtualmente i vestiti, possono visualizzare meglio come i capi appariranno su di loro. Questo migliora l'esperienza di acquisto e riduce la probabilità di resi dovuti a una cattiva vestibilità o aspetto.

2. Tassi di conversione più elevati: Quando i clienti possono vedere se stessi indossare i vestiti, sono più propensi a effettuare un acquisto. Ciò può portare a tassi di conversione più elevati e a vendite migliori.

3. Meno resi: Con la possibilità di provare virtualmente i vestiti, i clienti sono meno propensi ad ordinare articoli che non si adattano o non si adattano a loro. Ciò può portare a una riduzione dei costosi resi, che possono avere un impatto significativo sul risultato finale di un'azienda.

4. Presentazione efficiente dei prodotti: Generare un gran numero di immagini di prodotti con diversi modelli, pose e ambienti può essere oneroso e costoso. I modelli di prova virtuale alimentati dall'IA possono automatizzare questo processo, consentendo alle aziende di creare un catalogo di prodotti più diversificato in modo più efficiente.

5. Raccomandazioni personalizzate: I dati raccolti dalle esperienze di prova virtuale dei clienti possono essere utilizzati per fornire raccomandazioni di prodotti personalizzate, migliorando ulteriormente l'esperienza di acquisto e aumentando la probabilità di vendite aggiuntive.

6. Offerta di prodotti ampliata: Con la prova virtuale alimentata dall'IA, le aziende possono offrire una gamma più ampia di prodotti, in quanto non devono più affidarsi solo a campioni fisici di prodotti o a servizi fotografici professionali.

Complessivamente, l'integrazione della prova virtuale alimentata dall'IA può fornire un vantaggio competitivo significativo per le aziende di e-commerce, migliorando l'esperienza del cliente, aumentando le vendite e riducendo i costi operativi.

Panoramica

In questa sezione esploreremo come costruire una pipeline di generazione di immagini AI flessibile e potente utilizzando strumenti come Stable Diffusion, Confiy AI e Autogon di Anthropic. Copriremo i seguenti aspetti chiave:

1. Comprendere i modelli di diffusione: Approfondiremo i principi alla base dei modelli di diffusione e come possono essere utilizzati per generare immagini di alta qualità da prompt testuali.

2. Sfruttare Confiy AI: Utilizzeremo Confiy AI, un progetto open source, per creare un flusso di lavoro personalizzato per la generazione di immagini che ci consenta di integrare vari modelli e tecniche, come IP Adapter e Control Net.

3. Distribuire su Replicate: Impareremo come distribuire il nostro flusso di lavoro Confiy AI su Replicate, una piattaforma gestita, per renderlo accessibile come servizio API scalabile.

4. Costruire un sistema multi-agente: Infine, costruiremo un sistema multi-agente utilizzando il framework Autogon di Anthropic, in cui diversi agenti collaborano per generare, rivedere e migliorare l'immagine finale.

Alla fine di questa sezione, avrai una comprensione approfondita di come costruire una pipeline di generazione di immagini AI flessibile e potente che può essere utilizzata per varie applicazioni, come la creazione di contenuti per i social media, la visualizzazione di prodotti e-commerce e molto altro.

Comprendere i modelli di diffusione

I modelli di diffusione sono un tipo di modello di AI generativo che può essere utilizzato per generare immagini di alta qualità da prompt testuali. L'idea chiave dietro i modelli di diffusione è partire da un'immagine di rumore casuale e "derumorizzarla" gradualmente, passo dopo passo, fino a ottenere l'immagine desiderata.

Il processo funziona come segue:

1. Iniezione di rumore: Il modello parte da un'immagine di rumore casuale e aggiunge gradualmente più rumore, creando una sequenza di immagini sempre più rumorose.
2. Derumorizzazione: Il modello impara quindi a invertire questo processo, prendendo le immagini rumorose e rimuovendo gradualmente il rumore, passo dopo passo, fino a recuperare l'immagine originale.

Questo processo iterativo di derumorizzazione consente al modello di apprendere i modelli e le relazioni sottostanti tra i prompt testuali e le corrispondenti immagini, consentendogli di generare nuove immagini che corrispondono ai prompt forniti.

Sfruttare Confiy AI

Confiy AI è un progetto open source che fornisce un framework flessibile e potente per costruire pipeline personalizzate di generazione di immagini. Consente di integrare vari modelli e tecniche, come Stable Diffusion, IP Adapter e Control Net, per creare una soluzione su misura per le tue esigenze specifiche.

In questa sezione, percorreremo il processo di impostazione di un flusso di lavoro Confiy AI in grado di generare immagini con volti, abbigliamento e ambienti personalizzati. Copriremo i seguenti passaggi:

1. Installazione e configurazione di Confiy AI: Imposteremo le dipendenze necessarie e scaricheremo i modelli richiesti.
2. Integrazione di IP Adapter: Impareremo a utilizzare gli IP Adapter per incorporare senza soluzione di continuità elementi personalizzati di volti e abbigliamento nelle immagini generate.
3. Utilizzo di Control Net: Esploreremo come utilizzare Control Net per aggiungere un ulteriore controllo sulle immagini generate, come pose o ambienti specifici.
4. Ottimizzazione del flusso di lavoro: Perfezioneremo il flusso di lavoro per ottenere la qualità e la coerenza desiderate delle immagini.

Distribuire su Replicate

Una volta costruita la nostra pipeline di generazione di immagini personalizzata in Confiy AI, impareremo come distribuirla su Replicate, una piattaforma gestita che ci consente di eseguire il flusso di lavoro come servizio API scalabile.

Questo comporterà i seguenti passaggi:

1. Esportazione del flusso di lavoro Confiy AI: Esporteremo il nostro flusso di lavoro in un formato che possa essere facilmente integrato con Replicate.
2. Modifica del flusso di lavoro per Replicate: Apporteremo eventuali modifiche necessarie al flusso di lavoro per garantirne la compatibilità con i requisiti di Replicate.
3. Distribuzione su Replicate: Caricheremo il nostro flusso di lavoro su Replicate e testeremo il endpoint API.

Distribuendo la nostra pipeline di generazione di immagini su Replicate, possiamo renderla accessibile ad altri utenti o integrarla in varie applicazioni, consentendo una generazione di immagini scalabile ed efficiente.

Costruire un sistema multi-agente

Infine, costruiremo un sistema multi-agente utilizzando il framework Autogon di Anthropic per creare un processo di generazione di immagini più sofisticato e iterativo. Questo sistema coinvolgerà i seguenti agenti:

1. Generatore di immagini: Questo agente sarà responsabile della generazione dell'immagine iniziale in base al prompt testuale e alle immagini di riferimento fornite.
2. Revisore di immagini: Questo agente valuterà l'immagine generata e fornirà feedback al Generatore di immagini, suggerendo miglioramenti o iterazioni.
3. Miglioratore di immagini: Questo agente applicherà tecniche specializzate, come il ripristino delle mani e l'upscaling delle immagini, per perfezionare l'immagine finale.

Sfruttando la natura collaborativa del sistema multi-agente, possiamo creare una pipeline di generazione di immagini più robusta e versatile in grado di gestire un'ampia gamma di casi d'uso e requisiti.

In tutto questo percorso, forniremo esempi di codice e istruzioni dettagliate per guidarti nella costruzione di questa completa pipeline di generazione di immagini AI. Alla fine, avrai a disposizione uno strumento potente che può essere personalizzato e distribuito per soddisfare le tue esigenze specifiche.

Per distribuire il modello AI su Replicate, dobbiamo apportare alcune lievi modifiche al flusso di lavoro. Replicate supporta modelli e nodi personalizzati specifici, quindi dobbiamo trovare alternative compatibili con la sua piattaforma.

Innanzi tutto, dobbiamo rimuovere alcuni nodi personalizzati che Replicate non supporta. In questo caso, rimuoveremo il nodo prepare image for inside face. Possiamo quindi utilizzare l'immagine originale al suo posto.

Dopo aver apportato queste modifiche, possiamo fare clic sul pulsante "Save API format" per salvare il flusso di lavoro come file JSON. Questo file JSON può quindi essere caricato su Replicate per creare un nuovo flusso di lavoro.

Successivamente, dobbiamo aggiornare il modello utilizzato nel flusso di lavoro. Replicate supporta un set di modelli diverso, quindi dovremo trovare un'alternativa adatta al nostro caso d'uso. In questo esempio, utilizzeremo il modello Jugernaut.

Dobbiamo anche modificare il nodo load image per utilizzare un URL dell'immagine invece di un file locale. Questo facilita l'utilizzo del flusso di lavoro su Replicate.

Una volta apportate queste modifiche, possiamo copiare il file JSON e andare nell'interfaccia utente di Replicate. Qui possiamo creare un nuovo flusso di lavoro e incollare il codice JSON. Replicate genererà quindi l'immagine in base al flusso di lavoro che abbiamo definito.

Il tempo totale per generare l'immagine su Replicate è di circa 2 minuti, molto più veloce rispetto all'esecuzione su una macchina locale con una GPU 3080. Questo perché Replicate utilizza GPU potenti per scalare il processo di generazione delle immagini.

Una cosa da notare è che alcune parti dell'immagine generata potrebbero non corrispondere perfettamente all'immagine di abbigliamento originale. Per affrontare questo problema, possiamo costruire un sistema multi-agente che itteri sul processo di generazione delle immagini fino a quando l'abbigliamento non corrisponderà al 100%.

Nella prossima sezione, esploreremo come creare questo sistema multi-agente utilizzando il framework Autogon, che semplifica l'impostazione di flussi di lavoro complessi con più agenti che collaborano per raggiungere il risultato desiderato.

Panoramica

In questa sezione esploreremo come creare un sistema multi-agente utilizzando AutoGPT per generare e perfezionare immagini alimentate dall'IA per applicazioni di moda ed e-commerce. Il sistema sarà composto da diversi agenti che lavoreranno insieme per:

1. Generare un'immagine iniziale in base a un prompt testuale e a un'immagine di riferimento.
2. Rivedere l'immagine generata e fornire feedback per migliorarla.
3. Perfezionare l'immagine risolvendo eventuali problemi e aumentandone la qualità.

Questo approccio consente un processo di generazione di immagini più iterativo e controllato, sfruttando i punti di forza di diversi modelli e tecniche di IA.

Implementazione del sistema multi-agente

Impostazione dell'ambiente

1. Crea una nuova cartella per il tuo progetto e aprila in Visual Studio Code.
2. Crea tre file: tools.py, main.py e un file .env per memor