Откройте новый мир фотографии для E-commerce с AI моделями и Виртуальной студией

«Экономит время»

Sketch RNN – это нейронная сеть, которая может создавать визуальные рисунки из рисунков с графических планшетов. Сеть использует переменную рекурсивную сеть (Variational Recurrent Neural Network) для обучения на наборе данных, который содержит рисунки с графических планшетов.

В чате селлеров увидела пост про замену внешности моделей через фотоджем. Конечно, отнеслась скептически. На 20 джемкоинов в тестовом периоде сделала кадры — изменила возраст, цвет волос и кожи, прическу моделей. Получилось естественно. И что главное — после обновления фотографий конверсия переходов в карточку выросла на 20%.

У меня своя фотостудия. В основном заказывают фотографии товаров для маркетплейсов и интернет-магазинов, оформление rich-контента. Иногда клиенты просят не только фотографии с нейтральным фоном. Они хотят видеть товар в домашнем интерьере, не на белом фоне, разместив его на какой-нибудь поверхности и т.д. Для этих задач мы подключаем PhotoJam Любые фоны, стили, освещение, антураж, реквизиты — все это здесь есть 🔥

DALL-E – это нейронная сеть, разработанная OpenAI, которая может создавать изображения на основе текстовых описаний. Сеть была обучена на большом наборе данных изображений и текстовых описаний, которые связаны с ними. С помощью этих данных, DALL-E может создавать новые изображения на основе текстового описания.

GANbreeder – интересный инструмент, поскольку он позволяет пользователям исследовать творческие возможности нейронных сетей. Пользователи могут создавать широкий спектр изображений, от реалистичных портретов до абстрактных композиций, и результаты могут быть удивительно убедительными.

Sketch RNN может создавать новые рисунки на основе небольшого количества начальных линий, которые нарисовал пользователь. Сеть может создавать не только простые формы, но и сложные рисунки, такие как рисунки животных, людей, растений и т. д. Одно из главных преимуществ Sketch RNN заключается в том, что сеть может создавать вариации рисунков, что позволяет пользователю выбирать лучший вариант.

Найти хорошего дизайнера или фотографа — целый квест, в котором теряешь время, деньги на неудавшиеся пробы, а стоимость услуг профессионалов — космическая. Многие пользуются искусственным интеллектом, ну и я вступил в эти ряды. Попал на вебинар PhotoJam. Тогда кейсы ребят впечатлили, поэтому сейчас делаю картинки через эту нейросеть. Не всегда, конечно, ИИ с первого раза генерирует кадры правильно, но после 2-3 попыток и повторений, нескольких правок в промте получается то, что нужно.

Quick, Draw! от Google – это нейронная сеть, которая обучалась на наборе данных из миллионов эскизов, нарисованных пользователями. Сеть использует процесс машинного обучения, чтобы распознавать паттерны в эскизах и использовать их, чтобы создавать новые рисунки. Пользователю дается задание и 20 секунд, чтобы нарисовать его. Затем сеть пытается угадать, что пользователь рисует, на основе линий, которые он проводит.

Галерея

Выберите пол, этническую принадлежность, возраст, прическу, цвет кожи и волос — AI сгенерирует уникальных моделей под ваш запрос. Используйте обширную загруженную библиотеку моделей или загрузите свой вариант и создайте модель с учетом вашего запроса и предпочтений.

Сделайте товар привлекательнее с готовыми шаблонами или придумайте собственные. Подчеркните сильные стороны вашего товара, добавляйте элементы, составляйте уникальные сцены, меняйте фоны картинок и цвета деталей. Редактируйте размеры кадров под требования любых каналов продаж.

GANbreeder/Artbreeder – это онлайн-инструмент, который позволяет пользователям создавать изображения с помощью типа нейронных сетей, который называется генеративным противостоянием сетей (GAN). Пользователь выбирает два изображения из библиотеки изображений, и GANbreeder комбинирует их, чтобы создать новое изображение, которое включает черты из обоих изображений. Пользователь может улучшить изображение, выбрав черты, которые он хочет сохранить, и используя регулятор для настройки уровня каждой черты.

Делаю контент для карточек в виртуальной студии с момента ее создания и вижу, как она обновляется и становится лучше. Изображения четче, цвета ярче, часто разработчики добавляют новые пресеты. Иногда делаю собственные фоны и тиражирую на другие фотографии. Экономит время! К тому же, сервис работает как конструктор, то есть я меняю объекты местами, поворачиваю, добавляю новые, как хочу. Когда нужно быстро собрать и сгенерировать картинки для товаров, сразу загружаю виртуальную студию.

Pix2Pix использует архитектуру глубокого обучения, чтобы научиться выполнять эти преобразования. Сеть обучается на парах изображений, содержащих исходный рисунок и целевой рисунок. Затем он может быть использован для создания новых изображений на основе исходных рисунков.

Quick, Draw – это интересная и увлекательная игра, которая демонстрирует мощность нейронных сетей. Пользователи могут увидеть, как отгадки сети становятся более точными со временем, когда она учится на основе рисунков, которые нарисовали другие пользователи.