AI-gegenereerde influencers zijn afgelopen jaar een groot onderwerp geweest. Hun bedrijven bouwen letterlijk voor het lanceren van AI Instagram-modellen die er precies uitzien als mensen, en zullen hun "levens" op Instagram posten. En die mensen zien er absoluut echt uit, behalve dat ze in de echte wereld niet echt bestaan - of ik zou moeten zeggen, ze bestaan wel, maar het is waarschijnlijker dat het een mannelijke prompt-ingenieur is die al die verschillende AI-modellen bestuurt in plaats van een echt meisje. En sommige van hen zijn duidelijk nep en AI-gegenereerd, maar hebben toch 20K, 80K of zelfs meer dan 100K volgers op Twitter, en het genereert waarschijnlijk een bepaalde vorm van inkomsten.

Hoewel ik niet echt begrijp waarom mensen iemand willen volgen die ze weten dat niet echt is, is er duidelijk vraag naar. Ik heb nagedacht over wat voor soort echte bedrijfswaarde of use case er zou kunnen bestaan voor die AI-modellen. En onlangs vroeg mijn schoonbroer Rich, die een klein bedrijf in China runt om kleren online te verkopen, me: "Kun je AI gebruiken om elke dag 20 of 30 verschillende sociale berichten te maken van mensen die mijn kleren dragen?"

Dit klonk me in eerste instantie bizar, alsof je zoveel nieuwe berichten per dag nodig hebt. Toen vertelde hij me de reden dat hij zoveel verschillende nieuwe berichten per dag nodig heeft, is omdat mensen die online dingen kopen in China, naar sociale mediaplatforms als Red Book gaan om andere mensen te vinden die soortgelijke producten hebben gekocht en hun recensies en foto's te bekijken. En als iemand zoekt naar de kleren die hij verkoopt, dan krijgt de klant meer vertrouwen dat dit product waarschijnlijk goed past.

Ik weet niet of zijn briljante strategie daadwerkelijk zal werken, en persoonlijk vind ik het idee van AI-gegenereerde sociale media-berichten niet echt leuk. Maar ik denk wel dat AI-aangedreven modellen voor mode en kleding zeer waardevol zullen zijn. Het kan mensen helpen zich voor te stellen hoe de kleren eruit zullen zien, veel beter dan een statische afbeelding, en die e-commercesites kunnen gewoon een enorme hoeveelheid productafbeeldingen genereren voor verschillende soorten klanten.

Daarom ben ik de afgelopen dagen bezig geweest met het onderzoeken van beeldgeneratie en het bouwen van een agent die verschillende gezichten, kleren en zelfs houding en omgeving kan mengen en combineren tot populaire sociale media-berichten voor die modebedrijven. En ik ga je laten zien hoe je dat kunt doen, want beeldgeneratie is eigenlijk heel leuk.

AI-aangedreven mode-passen kan aanzienlijke waarde bieden voor e-commercebedrijven en klanten:

1. Verbeterde klantervaring: Door klanten in staat te stellen kleding virtueel "aan te passen", kunnen ze zich beter voorstellen hoe de kledingstukken bij hen zullen staan. Dit verbetert de winkelervaring en vermindert de kans op retourzendingen vanwege slechte pasvorm of uiterlijk.

2. Verhoogde conversiepercentages: Wanneer klanten zichzelf in de kleding kunnen zien, zijn ze eerder geneigd een aankoop te doen. Dit kan leiden tot hogere conversiepercentages en verbeterde verkopen.

3. Verminderde retourzendingen: Met de mogelijkheid om kleding virtueel aan te passen, zijn klanten minder geneigd items te bestellen die niet passen of bij hen passen. Dit kan leiden tot een vermindering van kostbare retourzendingen, wat een aanzienlijke impact kan hebben op de winstgevendheid van een bedrijf.

4. Efficiënte productpresentatie: Het genereren van een groot aantal productafbeeldingen met verschillende modellen, poses en omgevingen kan tijdrovend en duur zijn. AI-aangedreven mode-passen kan dit proces automatiseren, waardoor bedrijven een meer divers productcatalogus efficiënter kunnen creëren.

5. Gepersonaliseerde aanbevelingen: De gegevens die worden verzameld uit de virtuele paspelervaringen van klanten, kunnen worden gebruikt om gepersonaliseerde productaanbevelingen te doen, wat de winkelervaring verder verbetert en de kans op extra verkopen vergroot.

6. Uitgebreid productaanbod: Met AI-aangedreven mode-passen kunnen bedrijven een breder assortiment producten aanbieden, aangezien ze niet langer hoeven te vertrouwen op fysieke productmonsters of professionele fotoshoots.

In het algemeen kan de integratie van AI-aangedreven mode-passen een aanzienlijk concurrentievoordeel bieden voor e-commercebedrijven, de klantervaring verbeteren, de verkoop verhogen en operationele kosten verlagen.

Overzicht

In dit gedeelte zullen we onderzoeken hoe we een flexibel en krachtig AI-beeldgeneratietraject kunnen bouwen met behulp van tools als Stable Diffusion, Confiy AI en Anthropic's Autogon. We zullen de volgende belangrijke aspecten behandelen:

1. Begrijpen van diffusiemodellen: We zullen duiken in de onderliggende principes van diffusiemodellen en hoe ze kunnen worden gebruikt om hoogwaardige afbeeldingen te genereren op basis van tekstpromoties.

2. Gebruik maken van Confiy AI: We zullen Confiy AI, een open-source project, gebruiken om een aangepaste beeldgeneratiewerkstroom te creëren die ons in staat stelt verschillende modellen en technieken te integreren, zoals IP-adapters en Control Net.

3. Implementeren op Replicate: We zullen leren hoe we onze Confiy AI-werkstroom kunnen implementeren op Replicate, een gehoste platform, om deze toegankelijk te maken als een schaalbare API-service.

4. Opbouwen van een multi-agent systeem: Ten slotte zullen we een multi-agent systeem bouwen met behulp van Anthropic's Autogon-framework, waarbij verschillende agenten samenwerken om de uiteindelijke afbeelding te genereren, beoordelen en verbeteren.

Aan het einde van dit gedeelte zul je een uitgebreid begrip hebben van hoe je een flexibel en krachtig AI-beeldgeneratietraject kunt bouwen dat kan worden gebruikt voor verschillende toepassingen, zoals het creëren van sociale media-inhoud, productvisualisatie voor e-commerce en meer.

Diffusiemodellen begrijpen

Diffusiemodellen zijn een soort generatief AI-model dat kan worden gebruikt om hoogwaardige afbeeldingen te genereren op basis van tekstpromoties. Het kernidee achter diffusiemodellen is om te beginnen met een willekeurig ruisbeeld en dit geleidelijk "te ontruisen", stap voor stap, totdat het gewenste beeld is verkregen.

Het proces werkt als volgt:

1. Ruistoevoeging: Het model begint met een willekeurig ruisbeeld en voegt geleidelijk meer ruis toe, waardoor een reeks steeds ruiziger wordende afbeeldingen ontstaat.
2. Ontruisen: Het model leert vervolgens dit proces om te keren, waarbij de ruisige afbeeldingen stap voor stap worden ontruist totdat het oorspronkelijke beeld is hersteld.

Dit iteratieve ontruisingsproces stelt het model in staat de onderliggende patronen en relaties tussen de tekstpromoties en de bijbehorende afbeeldingen te leren, waardoor het in staat is nieuwe afbeeldingen te genereren die overeenkomen met de gegeven promoties.

Confiy AI gebruiken

Confiy AI is een open-source project dat een flexibel en krachtig framework biedt voor het bouwen van aangepaste beeldgeneratiewerkstromen. Het stelt je in staat verschillende modellen en technieken, zoals Stable Diffusion, IP-adapters en Control Net, te integreren om een op maat gemaakte oplossing voor je specifieke behoeften te creëren.

In dit gedeelte zullen we stap voor stap door het proces lopen van het instellen van een Confiy AI-werkstroom die afbeeldingen kan genereren met aangepaste gezichten, kleding en omgevingen. We zullen de volgende stappen behandelen:

1. Installeren en configureren van Confiy AI: We zullen de benodigde afhankelijkheden instellen en de vereiste modellen downloaden.
2. Integreren van IP-adapters: We zullen leren hoe we IP-adapters kunnen gebruiken om naadloos aangepaste gezichts- en kledingonderdelen in de gegenereerde afbeeldingen op te nemen.
3. Gebruik maken van Control Net: We zullen verkennen hoe we Control Net kunnen gebruiken om extra controle te krijgen over de gegenereerde afbeeldingen, zoals specifieke poses of omgevingen.
4. Optimaliseren van de werkstroom: We zullen de werkstroom fijn afstemmen om de gewenste beeldkwaliteit en consistentie te bereiken.

Implementeren op Replicate

Nadat we onze aangepaste beeldgeneratiewerkstroom in Confiy AI hebben gebouwd, zullen we leren hoe we deze kunnen implementeren op Replicate, een gehoste platform dat ons in staat stelt de werkstroom als een schaalbare API-service uit te voeren.

Dit zal de volgende stappen omvatten:

1. Exporteren van de Confiy AI-werkstroom: We zullen onze werkstroom exporteren in een formaat dat gemakkelijk kan worden geïntegreerd met Replicate.
2. Aanpassen van de werkstroom voor Replicate: We zullen eventuele noodzakelijke aanpassingen aan de werkstroom maken om de compatibiliteit met de vereisten van Replicate te waarborgen.
3. Implementeren op Replicate: We zullen onze werkstroom uploaden naar Replicate en het API-eindpunt testen.

Door onze beeldgeneratiewerkstroom te implementeren op Replicate, kunnen we deze toegankelijk maken voor andere gebruikers of integreren in verschillende toepassingen, waardoor schaalbare en efficiënte beeldgeneratie mogelijk wordt.

Een multi-agent systeem opbouwen

Ten slotte zullen we een multi-agent systeem bouwen met behulp van Anthropic's Autogon-framework om een geavanceerder en iteratiever beeldgeneratieproces te creëren. Dit systeem zal de volgende agenten omvatten:

1. Beeldgenerator: Deze agent zal verantwoordelijk zijn voor het genereren van de initiële afbeelding op basis van de verstrekte tekstpromotie en referentieafbeeldingen.
2. Beeldbeoordelaar: Deze agent zal de gegenereerde afbeelding evalueren en feedback geven aan de Beeldgenerator, waarbij suggesties voor verbeteringen of iteraties worden gedaan.
3. Beeldverbeteraar: Deze agent zal gespecialiseerde technieken toepassen, zoals handrestauratie en beeldupschaling, om de uiteindelijke afbeelding te verfijnen.

Door gebruik te maken van de samenwerkende aard van het multi-agent systeem, kunnen we een robuuster en veelzijdiger beeldgeneratietraject creëren dat kan omgaan met een breed scala aan use cases en vereisten.

Tijdens dit gedeelte zullen we codevoorbeelden en stapsgewijze instructies geven om je door het proces van het bouwen van dit uitgebreide AI-beeldgeneratietraject te leiden. Aan het einde zul je een krachtig hulpmiddel tot je beschikking hebben dat kan worden aangepast en geïmplementeerd om aan je specifieke behoeften te voldoen.

Om het AI-model op Replicate te implementeren, moeten we enkele kleine wijzigingen aanbrengen in de werkstroom. Replicate ondersteunt specifieke modellen en aangepaste nodes, dus we moeten alternatieven vinden die compatibel zijn met hun platform.

Eerst moeten we enkele aangepaste nodes verwijderen die Replicate niet ondersteunt. In dit geval zullen we de node "voorbereiden van afbeelding voor gezicht" verwijderen. We kunnen dan het originele beeld gebruiken in plaats daarvan.

Na deze wijzigingen te hebben aangebracht, kunnen we op de knop "API-formaat opslaan" klikken om de werkstroom op te slaan als een JSON-bestand. Dit JSON-bestand kan vervolgens worden geüpload naar Replicate om een nieuwe werkstroom te maken.

Vervolgens moeten we het model in de werkstroom bijwerken. Replicate ondersteunt een andere set modellen, dus we moeten een alternatief vinden dat voor ons gebruik geschikt is. In dit voorbeeld zullen we het Jugernaut-model gebruiken.

We moeten ook de "afbeelding laden"-node wijzigen om een afbeelding-URL in plaats van een lokaal bestand te gebruiken. Dit maakt het gemakkelijker om de werkstroom op Replicate te gebruiken.

Nadat deze wijzigingen zijn aangebracht, kunnen we het JSON-bestand kopiëren en naar de Replicate-UI gaan. Hier kunnen we een nieuwe werkstroom maken en de JSON-code plakken. Replicate zal vervolgens de afbeelding genereren op basis van de werkstroom die we hebben gedefinieerd.

De totale tijd voor het genereren van de afbeelding op Replicate is ongeveer 2 minuten, wat veel sneller is dan het lokaal uitvoeren op een machine met een 3080 GPU. Dit komt doordat Replicate krachtige GPU's gebruikt om het beeldgeneratieproces op te schalen.

Een ding om op te merken is dat sommige delen van de gegenereerde afbeelding mogelijk niet perfect overeenkomen met de oorspronkelijke kledingafbeelding. Om dit aan te pakken, kunnen we een multi-agent systeem bouwen dat iteratief het beeldgeneratieproces verfijnt totdat de kleding voor 100% overeenkomt.

In het volgende gedeelte zullen we onderzoeken hoe we dit multi-agent systeem kunnen creëren met behulp van het Autogon-framework, wat het eenvoudiger maakt om complexe werkstromen op te zetten met meerdere agenten die samenwerken om het gewenste resultaat te bereiken.

Overzicht

In dit gedeelte zullen we onderzoeken hoe we een multi-agent systeem kunnen creëren met behulp van AutoGPT om AI-aangedreven afbeeldingen voor mode- en e-commercetoepassingen te genereren en te verfijnen. Het systeem zal bestaan uit verschillende agenten die samenwerken om:

1. Een initiële afbeelding te genereren op basis van een tekstpromotie en een referentieafbeelding.
2. De gegenereerde afbeelding te beoordelen en feedback te geven om deze te verbeteren. 3