Các ảnh ảo do AI tạo ra đã trở thành một chủ đề lớn trong năm qua. Các công ty của họ thực sự xây dựng để ra mắt các mô hình Instagram do AI tạo ra, trông giống như những người thật, và sẽ đăng "cuộc sống" của họ trên Instagram. Và những người đó trông hoàn toàn thật, ngoại trừ họ thực sự không tồn tại trong thế giới thực - hoặc tôi nên nói, họ tồn tại, nhưng có khả năng là một kỹ sư lời nhắc nam điều khiển tất cả những mô hình AI khác nhau thay vì một cô gái thật. Và một số trong số họ rõ ràng là giả và do AI tạo ra, nhưng vẫn có 20.000, 80.000 hoặc thậm chí hơn 100.000 người theo dõi trên Twitter, và có lẽ nó đang tạo ra một số doanh thu.

Vì vậy, mặc dù tôi không thực sự hiểu tại sao mọi người muốn theo dõi ai đó mà họ biết là không thật, họ rõ ràng đang có nhu cầu về điều đó. Tôi đã suy nghĩ về loại giá trị kinh doanh thực tế hoặc trường hợp sử dụng mà những mô hình AI đó có thể tồn tại. Và gần đây, em rể của tôi, Rich, đang điều hành một doanh nghiệp nhỏ ở Trung Quốc để bán quần áo trực tuyến, đã hỏi tôi: "Bạn có thể sử dụng AI để tạo ra 20 hoặc 30 bài đăng xã hội khác nhau về những người mặc quần áo của tôi mỗi ngày không?"

Điều này nghe có vẻ kỳ lạ với tôi ban đầu, như tại sao bạn lại cần nhiều bài đăng mới như vậy mỗi ngày? Sau đó, anh ấy nói với tôi lý do anh ấy cần nhiều bài đăng mới khác nhau mỗi ngày là vì đối với những người mua hàng trực tuyến ở Trung Quốc, họ sẽ đến các nền tảng truyền thông xã hội như Red Book để tìm những người khác cũng đã mua các sản phẩm tương tự và xem các đánh giá và hình ảnh của họ. Và nếu ai đó tìm kiếm quần áo mà anh ấy đang bán, thì khách hàng sẽ có thêm niềm tin rằng sản phẩm này có lẽ là một sự phù hợp tốt.

Tôi không thực sự biết liệu chiến lược tuyệt vời của anh ấy có thực sự hoạt động hay không, và cá nhân tôi không thực sự thích ý tưởng về các bài đăng truyền thông xã hội do AI tạo ra. Nhưng tôi nghĩ rằng các mô hình do AI điều khiển cho thời trang và quần áo sẽ rất có giá trị. Nó có thể giúp mọi người hình dung quần áo sẽ trông như thế nào tốt hơn so với một hình ảnh tĩnh, và những trang web thương mại điện tử đó có thể chỉ tạo ra một lượng lớn hình ảnh sản phẩm cho các loại khách hàng khác nhau.

Các giải pháp thử quần áo do AI điều khiển có thể mang lại giá trị đáng kể cho các doanh nghiệp thương mại điện tử và khách hàng:

1. Trải nghiệm khách hàng được cải thiện: Bằng cách cho phép khách hàng "thử quần áo" ảo, họ có thể hình dung rõ hơn quần áo sẽ trông như thế nào trên họ. Điều này cải thiện trải nghiệm mua sắm và giảm khả năng trả hàng do không vừa vặn hoặc không phù hợp.

2. Tăng tỷ lệ chuyển đổi: Khi khách hàng có thể nhìn thấy bản thân mặc quần áo, họ có nhiều khả năng thực hiện mua hàng. Điều này có thể dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi cao hơn và cải thiện doanh số bán hàng.

3. Giảm trả hàng: Với khả năng thử quần áo ảo, khách hàng ít có khả năng đặt hàng những sản phẩm không vừa vặn hoặc không phù hợp với họ. Điều này có thể dẫn đến giảm số lượng trả hàng tốn kém, có thể ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận của doanh nghiệp.

4. Trình bày sản phẩm hiệu quả: Tạo ra một lượng lớn hình ảnh sản phẩm với các mẫu, tư thế và môi trường khác nhau có thể tốn thời gian và chi phí. Các giải pháp thử quần áo do AI điều khiển có thể tự động hóa quá trình này, cho phép doanh nghiệp tạo ra một danh mục sản phẩm đa dạng một cách hiệu quả hơn.

5. Khuyến nghị cá nhân hóa: Dữ liệu thu thập từ trải nghiệm thử quần áo ảo của khách hàng có thể được sử dụng để cung cấp các khuyến nghị sản phẩm cá nhân hóa, tiếp tục cải thiện trải nghiệm mua sắm và tăng khả năng bán thêm.

6. Mở rộng cung cấp sản phẩm: Với các giải pháp thử quần áo do AI điều khiển, doanh nghiệp có thể cung cấp một loạt sản phẩm rộng hơn, vì họ không còn phải dựa hoàn toàn vào các mẫu sản phẩm vật lý hoặc chụp ảnh chuyên nghiệp.

Nói chung, việc tích hợp các giải pháp thử quần áo do AI điều khiển có thể mang lại lợi thế cạnh tranh đáng kể cho các doanh nghiệp thương mại điện tử, cải thiện trải nghiệm khách hàng, tăng doanh số bán hàng và giảm chi phí hoạt động.

Tổng quan

Trong phần này, chúng ta sẽ khám phá cách xây dựng một đường ống tạo hình ảnh AI linh hoạt và mạnh mẽ bằng cách sử dụng các công cụ như Stable Diffusion, Confiy AI và Autogon của Anthropic. Chúng ta sẽ bao gồm các khía cạnh chính sau:

1. Hiểu về các mô hình lan tỏa: Chúng ta sẽ đi sâu vào các nguyên tắc cơ bản của các mô hình lan tỏa và cách chúng có thể được sử dụng để tạo ra các hình ảnh chất lượng cao từ các lời nhắc văn bản.

2. Tận dụng Confiy AI: Chúng ta sẽ sử dụng Confiy AI, một dự án nguồn mở, để tạo ra một quy trình tạo hình ảnh tùy chỉnh cho phép chúng ta tích hợp các mô hình và kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như IP Adapters và Control Net.

3. Triển khai trên Replicate: Chúng ta sẽ học cách triển khai quy trình Confiy AI của mình trên Replicate, một nền tảng lưu trữ, để làm cho nó có thể truy cập được như một dịch vụ API có thể mở rộng.

4. Xây dựng hệ thống đa tác nhân: Cuối cùng, chúng ta sẽ xây dựng một hệ thống đa tác nhân sử dụng khung Autogon của Anthropic, nơi các tác nhân khác nhau hợp tác để tạo, xem xét và cải thiện hình ảnh cuối cùng.

Khi kết thúc phần này, bạn sẽ có một sự hiểu biết toàn diện về cách xây dựng một đường ống tạo hình ảnh AI linh hoạt và mạnh mẽ có thể được sử dụng cho các ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như tạo nội dung truyền thông xã hội, trực quan hóa sản phẩm thương mại điện tử và nhiều hơn nữa.

Hiểu về các mô hình lan tỏa

Các mô hình lan tỏa là một loại mô hình AI tạo ra có thể được sử dụng để tạo ra các hình ảnh chất lượng cao từ các lời nhắc văn bản. Ý tưởng chính đằng sau các mô hình lan tỏa là bắt đầu với một hình ảnh nhiễu ngẫu nhiên và dần dần "khử nhiễu" nó, bước một, cho đến khi đạt được hình ảnh mong muốn.

Quy trình hoạt động như sau:

1. Tiêm nhiễu: Mô hình bắt đầu với một hình ảnh nhiễu ngẫu nhiên và dần dần thêm nhiều nhiễu vào nó, tạo ra một chuỗi các hình ảnh ngày càng nhiễu.
2. Khử nhiễu: Sau đó, mô hình học cách đảo ngược quá trình này, lấy các hình ảnh nhiễu và dần dần loại bỏ nhiễu, bước một, cho đến khi hình ảnh gốc được khôi phục.

Quy trình khử nhiễu lặp đi lặp lại này cho phép mô hình học các mẫu và mối quan hệ cơ bản giữa các lời nhắc văn bản và các hình ảnh tương ứng, cho phép nó tạo ra các hình ảnh mới phù hợp với các lời nhắc đã cho.

Tận dụng Confiy AI

Confiy AI là một dự án nguồn mở cung cấp một khung làm việc linh hoạt và mạnh mẽ để xây dựng các đường ống tạo hình ảnh tùy chỉnh. Nó cho phép bạn tích hợp các mô hình và kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như Stable Diffusion, IP Adapters và Control Net, để tạo ra một giải pháp phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn.

Trong phần này, chúng ta sẽ đi qua quá trình thiết lập một quy trình làm việc Confiy AI có thể tạo ra các hình ảnh với các khuôn mặt, quần áo và môi trường tùy chỉnh. Chúng ta sẽ bao gồm các bước sau:

1. Cài đặt và cấu hình Confiy AI: Chúng ta sẽ thiết lập các phụ thuộc cần thiết và tải về các mô hình yêu cầu.
2. Tích hợp IP Adapters: Chúng ta sẽ tìm hiểu cách sử dụng IP Adapters để tích hợp các yếu tố khuôn mặt và quần áo tùy chỉnh một cách liền mạch vào các hình ảnh được tạo ra.
3. Sử dụng Control Net: Chúng ta sẽ khám phá cách sử dụng Control Net để thêm kiểm soát bổ sung đối với các hình ảnh được tạo ra, chẳng hạn như các tư thế hoặc môi trường cụ thể.
4. Tối ưu hóa quy trình làm việc: Chúng ta sẽ tinh chỉnh quy trình làm việc để đạt được chất lượng và tính nhất quán hình ảnh mong muốn.

Triển khai trên Replicate

Khi chúng ta đã xây dựng đường ống tạo hình ảnh tùy chỉnh của mình trong Confiy AI, chúng ta sẽ tìm hiểu cách triển khai nó trên Replicate, một nền tảng lưu trữ cho phép chúng ta chạy quy trình làm việc như một dịch vụ API có thể mở rộng.

Điều này sẽ bao gồm các bước sau:

1. Xuất quy trình làm việc Confiy AI: Chúng ta sẽ xuất quy trình làm việc của mình ở định dạng có thể dễ dàng tích hợp với Replicate.
2. Sửa đổi quy trình làm việc cho Replicate: Chú