Os influenciadores gerados por IA têm sido um grande tópico no ano passado. Suas empresas literalmente constroem para lançar modelos de Instagram gerados por IA que parecem exatamente com pessoas, e publicarão suas "vidas" no Instagram. E essas pessoas parecem absolutamente reais, exceto que elas realmente não existem no mundo real - ou eu deveria dizer, elas existem, mas é mais provável que seja um engenheiro de prompt masculino controlando todos esses diferentes modelos de IA em vez de uma garota de verdade. E alguns deles são claramente falsos e gerados por IA, mas ainda assim conseguiram 20 mil, 80 mil ou até mais de 100 mil seguidores no Twitter, e provavelmente isso está gerando algum tipo de receita.

Portanto, mesmo que eu realmente não entenda por que as pessoas querem seguir alguém que elas sabem que não é real, elas claramente exigem isso. Tenho pensado sobre que tipo de valor comercial real ou caso de uso poderia existir para esses modelos de IA. E recentemente, meu cunhado, Rich, que está tocando um pequeno negócio na China para vender roupas online, me perguntou: "Você pode fazer a IA criar 20 ou 30 postagens sociais diferentes de pessoas usando minhas roupas todos os dias?"

Isto me parece bizarro no início, como por que você precisa de tantas postagens novas todos os dias? Então ele me disse que a razão pela qual ele precisa de tantas postagens novas diferentes todos os dias é porque, para as pessoas que estão comprando coisas online na China, elas iriam para plataformas de mídia social como o Red Book para encontrar outras pessoas que também compraram produtos semelhantes e ver suas avaliações e fotos. E se alguém pesquisar pelas roupas que ele está vendendo, então o cliente terá mais confiança de que este produto provavelmente é uma boa opção.

Eu realmente não sei se sua brilhante estratégia vai realmente funcionar, e pessoalmente não gosto muito da ideia de postagens de mídia social geradas por IA. Mas eu acho que os modelos alimentados por IA para moda e roupas vão ser muito valiosos. Pode ajudar as pessoas a visualizar como as roupas vão ficar muito melhor do que uma imagem estática, e esses sites de comércio eletrônico podem simplesmente gerar uma enorme quantidade de imagens de produtos para diferentes tipos de clientes.

Por isso, nos últimos dias, tenho estado pesquisando sobre geração de imagens e construindo um agente que pode realmente misturar e combinar diferentes rostos, roupas e até postura e ambiente em postagens populares de mídia social para essas marcas de moda. E vou te mostrar como fazer isso, porque a geração de imagens é realmente muito divertida.

A prova virtual de roupas alimentada por IA pode fornecer um valor significativo para empresas e clientes de comércio eletrônico:

1. Experiência aprimorada do cliente: Ao permitir que os clientes experimentem virtualmente as roupas, eles podem visualizar melhor como as peças ficarão neles. Isso melhora a experiência de compra e reduz a probabilidade de devoluções devido a um ajuste ou aparência inadequados.

2. Aumento das taxas de conversão: Quando os clientes podem se ver usando as roupas, eles têm mais probabilidade de fazer uma compra. Isso pode levar a taxas de conversão mais altas e vendas aprimoradas.

3. Redução de devoluções: Com a capacidade de experimentar virtualmente as roupas, os clientes têm menos probabilidade de pedir itens que não se ajustem ou não lhes caiam bem. Isso pode levar a uma redução em devoluções onerosas, o que pode impactar significativamente o resultado final de um negócio.

4. Apresentação eficiente de produtos: Gerar um grande número de imagens de produtos com diferentes modelos, poses e ambientes pode ser demorado e caro. A prova de roupas alimentada por IA pode automatizar esse processo, permitindo que as empresas criem um catálogo de produtos mais diversificado de forma mais eficiente.

5. Recomendações personalizadas: Os dados coletados a partir das experiências de prova virtual dos clientes podem ser usados para fornecer recomendações de produtos personalizadas, aprimorando ainda mais a experiência de compra e aumentando a probabilidade de vendas adicionais.

6. Expansão da oferta de produtos: Com a prova de roupas alimentada por IA, as empresas podem oferecer uma gama mais ampla de produtos, pois não precisam mais depender apenas de amostras físicas de produtos ou de sessões de fotos profissionais.

Em geral, a integração da prova de roupas alimentada por IA pode fornecer uma vantagem competitiva significativa para empresas de comércio eletrônico, melhorando a experiência do cliente, aumentando as vendas e reduzindo os custos operacionais.

Visão geral

Nesta seção, exploraremos como construir um pipeline de geração de imagens AI flexível e poderoso usando ferramentas como Stable Diffusion, Confiy AI e o Autogon da Anthropic. Abordaremos os seguintes aspectos-chave:

1. Entendendo os modelos de difusão: Mergulharemos nos princípios subjacentes dos modelos de difusão e como eles podem ser usados para gerar imagens de alta qualidade a partir de prompts de texto.

2. Aproveitando o Confiy AI: Usaremos o Confiy AI, um projeto de código aberto, para criar um fluxo de trabalho personalizado de geração de imagens que nos permite integrar vários modelos e técnicas, como IP Adapters e Control Net.

3. Implantando no Replicate: Aprenderemos a implantar nosso fluxo de trabalho Confiy AI no Replicate, uma plataforma hospedada, para torná-lo acessível como um serviço de API escalável.

4. Construindo um sistema multiagente: Por fim, construiremos um sistema multiagente usando a estrutura Autogon da Anthropic, onde diferentes agentes colaboram para gerar, revisar e aprimorar a imagem final.

Ao final desta seção, você terá uma compreensão abrangente de como construir um pipeline de geração de imagens AI flexível e poderoso que pode ser usado para várias aplicações, como criação de conteúdo para redes sociais, visualização de produtos de comércio eletrônico e muito mais.

Entendendo os modelos de difusão

Os modelos de difusão são um tipo de modelo de IA generativa que pode ser usado para gerar imagens de alta qualidade a partir de prompts de texto. A ideia-chave por trás dos modelos de difusão é começar com uma imagem de ruído aleatório e "desruir" gradualmente, passo a passo, até que a imagem desejada seja obtida.

O processo funciona da seguinte forma:

1. Injeção de ruído: O modelo começa com uma imagem de ruído aleatório e gradualmente adiciona mais ruído a ela, criando uma sequência de imagens cada vez mais ruidosas.
2. Desruir: O modelo então aprende a reverter esse processo, pegando as imagens ruidosas e removendo gradualmente o ruído, passo a passo, até que a imagem original seja recuperada.

Esse processo iterativo de desruir permite que o modelo aprenda os padrões e relações subjacentes entre os prompts de texto e as imagens correspondentes, permitindo que ele gere novas imagens que correspondam aos prompts fornecidos.

Aproveitando o Confiy AI

O Confiy AI é um projeto de código aberto que fornece uma estrutura flexível e poderosa para construir pipelines personalizados de geração de imagens. Ele permite que você integre vários modelos e técnicas, como Stable Diffusion, IP Adapters e Control Net, para criar uma solução adaptada às suas necessidades específicas.

Nesta seção, percorreremos o processo de configurar um fluxo de trabalho Confiy AI que pode gerar imagens com rostos, roupas e ambientes personalizados. Abordaremos as seguintes etapas:

1. Instalando e configurando o Confiy AI: Configuraremos as dependências necessárias e baixaremos os modelos necessários.
2. Integrando os IP Adapters: Aprenderemos a usar os IP Adapters para incorporar perfeitamente elementos de rostos e roupas personalizados nas imagens geradas.
3. Utilizando o Control Net: Exploraremos como usar o Control Net para adicionar controle adicional sobre as imagens geradas, como poses ou ambientes específicos.
4. Otimizando o fluxo de trabalho: Ajustaremos o fluxo de trabalho para alcançar a qualidade e consistência de imagem desejadas.

Implantando no Replicate

Depois de construirmos nosso pipeline personalizado de geração de imagens no Confiy AI, aprenderemos a implantá-lo no Replicate, uma plataforma hospedada que nos permite executar o fluxo de trabalho como um serviço de API escalável.

Isso envolverá as seguintes etapas:

1. Exportando o fluxo de trabalho do Confiy AI: Exportaremos nosso fluxo de trabalho em um formato que possa ser facilmente integrado ao Replicate.
2. Modificando o fluxo de trabalho para o Replicate: Faremos os ajustes necessários no fluxo de trabalho para garantir a compatibilidade com os requisitos do Replicate.
3. Implantando no Replicate: Faremos o upload de nosso fluxo de trabalho para o Replicate e testaremos o endpoint da API.

Ao implantar nosso pipeline de geração de imagens no Replicate, podemos torná-lo acessível a outros usuários ou integrá-lo a vários aplicativos, permitindo uma geração de imagens escalável e eficiente.

Construindo um sistema multiagente

Finalmente, construiremos um sistema multiagente usando a estrutura Autogon da Anthropic para criar um processo de geração de imagens mais sofisticado e iterativo. Este sistema envolverá os seguintes agentes:

1. Gerador de imagens: Este agente será responsável por gerar a imagem inicial com base no prompt de texto e nas imagens de referência fornecidas.
2. Revisor de imagens: Este agente avaliará a imagem gerada e fornecerá feedback ao Gerador de Imagens, sugerindo melhorias ou iterações.
3. Aprimorador de imagens: Este agente aplicará técnicas especializadas, como restauração de mãos e ampliação de imagem, para refinar a imagem final.

Ao aproveitar a natureza colaborativa do sistema multiagente, podemos criar um pipeline de geração de imagens mais robusto e versátil, capaz de lidar com uma ampla gama de casos de uso e requisitos.

Ao longo desta seção, forneceremos exemplos de código e instruções passo a passo para orientá-lo no processo de construção deste abrangente pipeline de geração de imagens por IA. No final, você terá uma ferramenta poderosa à sua disposição que pode ser personalizada e implantada para atender às suas necessidades específicas.

Para implantar o modelo de IA no Replicate, precisamos fazer algumas pequenas alterações no fluxo de trabalho. O Replicate suporta modelos e nós personalizados específicos, então precisamos encontrar alternativas compatíveis com sua plataforma.

Primeiro, precisamos remover alguns nós personalizados que o Replicate não suporta. Neste caso, removeremos o nó prepare image for inside face. Então, podemos usar a imagem original em seu lugar.

Depois de fazer essas alterações, podemos clicar no botão "Save API format" para salvar o fluxo de trabalho como um arquivo JSON. Esse arquivo JSON pode então ser enviado para o Replicate para criar um novo fluxo de trabalho.

Em seguida, precisamos atualizar o modelo usado no fluxo de trabalho. O Replicate suporta um conjunto diferente de modelos, então precisaremos encontrar uma alternativa que funcione para o nosso caso de uso. Neste exemplo, usaremos o modelo Jugernaut.

Também precisamos alterar o nó load image para usar uma URL de imagem em vez de um arquivo local. Isso facilita o uso do fluxo de trabalho no Replicate.

Depois que essas alterações forem feitas, podemos copiar o arquivo JSON e ir para a interface do Replicate. Aqui, podemos criar um novo fluxo de trabalho e colar o código JSON. O Replicate então gerará a imagem com base no fluxo de trabalho que definimos.

O tempo total para gerar a imagem no Replicate é de aproximadamente 2 minutos, muito mais rápido do que executá-lo em uma máquina local com uma GPU 3080. Isso porque o Replicate usa GPUs poderosas para escalar o processo de geração de imagens.

Uma coisa a observar é que algumas partes da imagem gerada podem não corresponder perfeitamente à imagem de roupa original. Para resolver isso, podemos construir um sistema multiagente que itere no processo de geração de imagens até que a roupa seja uma correspondência de 100%.

Na próxima seção, exploraremos como criar esse sistema multiagente usando a estrutura Autogon, o que facilita a configuração de fluxos de trabalho complexos com vários agentes colaborando para alcançar o resultado desejado.

Visão geral

Nesta seção, exploraremos como criar um sistema multiagente usando o AutoGPT para gerar e refinar imagens alimentadas por IA para aplicações de moda e comércio eletrônico. O sistema consistirá em vários agentes trabalhando juntos para:

1. Gerar uma imagem inicial com base em um prompt de texto e uma imagem de referência.
2. Revisar a imagem gerada e fornecer feedback para melhorá-la.
3. Ajustar a imagem, corrigindo quaisquer problemas e ampliando-a para uma qualidade superior.

Essa abordagem permite um processo de geração de imagens mais iterativo e controlado, aproveitando os pontos fortes de diferentes modelos e técnicas de IA.

Implementando o sistema multiagente

Configurando o ambiente

1. Crie uma nova pasta para seu projeto e abra-a no Visual Studio Code.
2. Crie três arquivos: tools.py, main.py e um arquivo .env para armazenar suas credenciais de API.

Definindo as ferramentas

Em tools.py, criaremos as funções que os agentes usarão para executar suas tarefas.

import os
from dotenv import load_dotenv
import replicate

load_dotenv()

def generate_image(original_image_url, prompt):
    """Gerar uma imagem usando a API Replicate e um fluxo de trabalho ConvAI."""
    workflow_json = {
        # Fluxo de trabalho JSON do ConvAI
    }
    workflow_json["