Modelos de moda de IA
Cambiador de fondos
Cambio de color de ropa
Limpiar fotos
Mejorador de fotos
Cambio de derechos de autor de imágenes
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FASHION (Fast Attention in a Shared HyperNetwork) es una técnica introducida por Google en 2022 para mejorar la eficiencia computacional y el rendimiento de los modelos de transformadores utilizados en tareas de procesamiento del lenguaje natural. Utiliza un espacio de parámetros compartido llamado un HyperNetwork para generar de forma dinámica las matrices de proyección de clave y valor para la autoatención de múltiples cabezas, lo que permite un entrenamiento e inferencia más rápidos y eficientes en memoria.
Características principales
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Precio
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Modo de empleo
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AI Photo Studio | Modelos de moda de IA | Para usar AI Photo Studio, simplemente visite nuestro sitio web y cree una cuenta. Una vez que haya iniciado sesión, puede cargar sus fotos y comenzar a editar utilizando nuestras herramientas de IA. Explore funciones como el cambio de fondo, el cambio de color de la ropa, el mejorador de fotos y más para mejorar sus imágenes y hacer que destaquen. | |
clickworker | Datos de entrenamiento de IA | Utilice el principio de crowdsourcing con el poder de más de 6 millones de clickworkers | |
Grey's Secret Room | Pruebas de ropa | Sube una imagen, selecciona un estilo, vístela | |
HypeAuditor | Descubrimiento de influencers | 1. Descubrir influencers buscando en una base de datos de más de 80,8 millones de perfiles. 2. Analizar el público, el rendimiento y los problemas de fraude de los influencers utilizando más de 35 métricas en profundidad. 3. Gestionar y supervisar tus campañas de influencers, crear planes de medios y hacer un seguimiento del progreso. 4. Explorar el análisis de competidores y las tendencias del mercado para optimizar tu estrategia de marketing de influencers. | |
ZMO.AI | Eliminador de fondos de IA: Elimine los fondos de las imágenes con precisión en solo 3 segundos con un clic. | Para utilizar ZMO.AI, simplemente visite el sitio web y elija la herramienta de generación de imágenes de IA deseada, como eliminador de fondos de IA, diseñador de IA, texto a imagen o eliminador de IA. Cargue o ingrese la imagen o texto necesario y haga clic en el botón de generar para crear al instante arte, imágenes o anime generado por IA de ultra-realista de alta calidad. El proceso es rápido y sencillo, lo que lo hace accesible tanto para principiantes como para creadores experimentados. | |
Photo AI | Las características principales de Photo AI incluyen: 1. Creación de Personaje de IA: Entrena a un personaje de IA usando tu propio conjunto de fotos. 2. Generación de Fotos Fotorrealistas: Crea fotos altamente realistas sin una cámara. 3. Sesiones de Fotos Versátiles: Toma fotos en cualquier pose, lugar o acción. 4. Prueba de Ropa y Peinados: Carga imágenes de ropa o peinados y pruébalos en tu personaje de IA. 5. Editor Mágico: Haz ediciones personalizadas a tus fotos generadas. | Para usar Photo AI, simplemente carga un conjunto de fotos diversas tuyas, entrena a tu personaje de IA y luego comienza a crear fotos en cualquier pose, lugar o acción. También puedes probar diferentes prendas de vestir y peinados cargando imágenes de la web. Además, Photo AI ofrece un Editor Mágico que te permite hacer ediciones personalizadas a tus fotos generadas. | |
Pic Copilot | Removedor de Fondos | Inicie sesión para comenzar a crear anuncios con un solo clic. Mejore la presentación de sus productos con plantillas de IA personalizadas de múltiples industrias al alcance de su mano. | |
El Nuevo Negro | Generador de Diseño de Moda de Ropa de IA | Características principales de El Nuevo Negro | ¿Cómo utilizar El Nuevo Negro? Utilizar El Nuevo Negro es simple y fácil. Sigue estos pasos: 1. Visita el sitio web de El Nuevo Negro. 2. Explora la galería de diseños de moda de IA para inspirarte. 3. Accede a una amplia variedad de diseños de ropa generados por IA. 4. Mejora y modifica los diseños según tus preferencias. 5. Utiliza el generador de diseño de moda de IA para acelerar el proceso de diseño de ropa. | |
NewArc.ai | Transforme bocetos en imágenes y renders realistas |
Básico $9/mes 150 imágenes/mes. Sin marcas de agua
| Defina su composición con una imagen inicial, describa el resultado deseado, genere opciones de diseño |
Botika | Modelos de moda generados por IA |
starter
| Para usar Botika, simplemente cargue sus fotos de productos en la plataforma. Los algoritmos de inteligencia artificial generarán una variedad de modelos de moda que se ajusten mejor a su marca, productos y clientes. Puede elegir modelos en función de la etnia, tono de piel, peinado, expresión facial, fondo y más. Los modelos generados reemplazarán a los modelos originales en sus fotos de productos, creando imágenes de alta calidad y hiperrealistas. Luego puede utilizar estas fotos mejoradas en su sitio web, canales de redes sociales y otras creatividades de marketing. |
Modelado de lenguaje y generación de texto
Sistemas de traducción automática
Análisis de sentimientos y clasificación de texto
Sistemas de pregunta-respuesta y recuperación de información
Chatbots y agentes de inteligencia conversacional
Los usuarios que han interactuado con modelos basados en FASHION generalmente han reportado experiencias positivas, señalando tiempos de respuesta más rápidos y mejor rendimiento en comparación con modelos de transformadores tradicionales. Algunos usuarios han mencionado que los modelos se sienten más eficientes y receptivos, lo que lleva a una mejor experiencia de usuario en general. Sin embargo, como FASHION es una técnica relativamente nueva, las reseñas y comentarios de los usuarios a largo plazo aún son limitados.
Un usuario interactúa con un chatbot impulsado por un modelo de transformador basado en FASHION, experimentando tiempos de respuesta más rápidos y conversaciones más coherentes.
Un usuario realiza una consulta de búsqueda en un motor de búsqueda que emplea FASHION en su algoritmo de clasificación, recibiendo resultados más relevantes en menos tiempo.
Para utilizar FASHION en un modelo de transformador, las matrices tradicionales de proyección de clave y valor en el mecanismo de autoatención se reemplazan por un HyperNetwork. El HyperNetwork toma las incrustaciones de token de entrada y genera las matrices de clave y valor para cada cabeza de atención. Este proceso se repite para cada capa en el transformador. Luego, el modelo se entrena utilizando técnicas estándar como retropropagación y descenso de gradiente.
Tamaño de modelo reducido y huella de memoria más pequeña
Tiempos de entrenamiento e inferencia más rápidos
Mejora de la eficiencia computacional
Potencial para una mejor generalización y rendimiento en tareas posteriores