Takomo.aiは、事前にトレーニングされた機械学習モデルをドラッグ、ドロップ、接続することで、ユーザーが簡単にユニークなAIアプリケーションを作成できるノーコードAIビルダーです。数分でパイプラインのためのAPIを生成し、簡単にAI機能をプロジェクトに統合することができます。
1. パイプラインの作成:ビジュアルビルダーで事前にトレーニングされた機械学習モデルを接続して、独自のパイプラインを作成します。 2. 出力のプレビュー:出力を比較して、パイプラインを実行し、テストおよび改善します。 3. APIのデプロイ:信頼性の高いクラウドインフラを使用して、複数のモデルAPIを生成し、AIモデルをデプロイします。
Takomo.aiのウェブサイト の Discord は次のとおりです: https://discord.com/invite/UucQeC3VPH。 Discord メッセージの詳細については、ここ (/ja/discord/uucqec3vph) をクリックしてください。
Takomo.aiのウェブサイト ログイン リンク: https://go.takomo.ai/recent
Takomo.aiのウェブサイト サインアップ リンク: https://go.takomo.ai/recent
Takomo.aiのウェブサイト 価格リンク: https://www.takomo.ai/#models
Takomo.aiのウェブサイト Youtubeリンク: https://www.youtube.com/@DataCrunchIO
Takomo.aiのウェブサイト Twitterリンク: https://twitter.com/Takomo_ai
作者:Taiba Hasan 5月 07 2024に
Toolify AI の 14 つの AI コードビルダーツールで効率を向上させましょう。これまでにないほど効率的なワークフローを実現しましょう!
ソーシャルリスニング
How to use BLIP2?
➡️ In this video you'll learn what BLIP2 is, and how to properly use it to describe the contents of an image. We'll cover the pitfalls and best practices you need to create a successful BLIP2 pipeline in Takomo. 🔗 Important Links - Takomo AI https://takomo.ai/ - Discord https://discord.com/invite/UucQeC3VPH - Twitter https://twitter.com/Takomo_ai ❓ What is BLIP-2? BLIP-2 is a generic and efficient pre-training strategy that bootstraps vision-language pre-training from off-the-shelf frozen pre-trained image encoders and frozen large language models. It bridges the modality gap with a lightweight Querying Transformer, which is pre-trained in two stages. The first stage bootstraps vision-language representation learning from a frozen image encoder. The second stage bootstraps vision-to-language generative learning from a frozen language model.
Kandinsky 2.2
➡️ Showcasing the new Kandinsky 2.2 Image Generation model in Takomo. ℹ️ Kandinsky 2.2 is a multilingual text-to-image latent diffusion model that generates images from textual descriptions. It is an improvement over its predecessor, Kandinsky 2.1, and has a more powerful image encoder and ControlNet support. The model uses a text encoder, Diffusion Image Prior, CLIP image encoder, and Latent Diffusion U-Net to generate images. The model’s architecture details are available in the GitHub repository. The model’s capabilities include generating more aesthetic pictures and better understanding text, thus enhancing the model’s overall performance. The addition of the ControlNet mechanism allows the model to effectively control the process of generating images, leading to more accurate and visually appealing outputs and opening new possibilities for text-guided image manipulation. The model can be used for various applications such as generating images from textual descriptions, blending images, and text-guided image manipulation. 🔗 Important Links - Takomo AI https://takomo.ai/ - Discord https://discord.com/invite/UucQeC3VPH - Twitter https://twitter.com/Takomo_ai
Takomo Release - 2023.05.16
Takomo Release - 2023.05.16 | New Models & Nodes Added 🚀 Welcome to the latest Takomo release! We're incredibly excited to share the newest models and nodes added to the Takomo Builder. Plus, the waitlist is no more! Everyone should be receiving an email to gain access. New Models and Nodes in Takomo: 👉 GPT4 & GPT3.5: The next generation of GPT models 👉 Instruct Pix2Pix: Advanced image-to-image translation 👉 Prompt Template: Simplify and streamline your prompts 👉 ControlNet: Control over the image to image stablediffusion pipelines 👉 Whisper: A powerful new text-to-speech model 👉 BLIP-2: Multimodal Image to text model Head over to takomo.ai and start building! Don't forget to subscribe to our channel for more updates and tutorials. Website https://www.takomo.ai Twitter https://www.twitter.com/takomo_ai Discord https://discord.com/invite/UucQeC3VPH
合計12件のソーシャルメディアデータを表示するにはロックを解除する必要があります