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Incorporations d'images utiliser des modèles d'apprentissage profond, tels que des réseaux de neurones convolutifs, pour créer des représentations numériques d'images. Ces représentations sont des vecteurs complexes de grande dimension qui capturent l'essence des images.
Les développeurs peuvent utiliser les intégrations d'images pour soumettre des images et recevoir les intégrations correspondantes, ce qui facilite des tâches telles que l'identification d'images similaires, l'organisation des images et la récupération d'images en fonction de leur contenu.
L'API simplifie les tâches complexes de traitement d'image en utilisant des modèles pré-entraînés, ce qui vous permet de tirer parti de l'apprentissage en profondeur dans différentes applications sans avoir à entraîner des modèles à partir de zéro.
Pour l'instant, les API dédiées proposant exclusivement des intégrations d'images ne sont pas disponibles. Les développeurs souhaitant intégrer des images peuvent toutefois se tourner vers des API d'intégration multimodales qui offrent un spectre plus large en prenant en charge divers types de données, ce qui permet aux développeurs de gérer différents types de données (images, texte, etc.) de manière unifiée.
Vous pouvez utiliser l'intégration d'images dans de nombreux domaines. Voici quelques exemples de cas d'utilisation courants :
Comme mentionné ci-dessus, les développeurs à la recherche d'intégrations d'images peuvent opter pour des API d'intégration multimodales, fournissant une solution complète qui gère divers types de données, tels que les images et le texte, de manière unifiée. Lors de la comparaison des API d'intégration multimodale, il est essentiel de prendre en compte différents aspects, notamment la sécurité des coûts et la confidentialité.
Les experts en intégration d'images d'Eden AI ont testé, comparé et utilisé de nombreuses API d'intégration multimodale du marché. Voici quelques acteurs qui jouent bien (par ordre alphabétique) :
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L'API Titan Multimodal Embeddings est une interface de programmation pour les intégrations multimodales. Il peut être utilisé pour rechercher des images à l'aide de texte, d'image ou d'une combinaison de texte et d'image.
L'API convertit des images et de courts textes en anglais (jusqu'à 128 jetons) en intégrations qui capturent le sens sémantique et les relations entre les données. L'API génère des vecteurs de 1 024 dimensions qui peuvent être utilisés pour créer des expériences de recherche avec une précision et une rapidité élevées.
Aleph Alpha fournit des intégrations multimodales et multilingues via son API. Cette technologie permet de créer des intégrations de texte et d'images partageant le même espace latent. L'API Image Embedding améliore le traitement des images en intégrant des fonctionnalités avancées pour faciliter la reconnaissance et la classification.
Les algorithmes robustes extraient de riches fonctionnalités visuelles, offrant une polyvalence aux applications de divers secteurs, notamment le commerce électronique et les services axés sur le contenu.
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L'API d'intégration multimodale de Google génère des vecteurs en 1408 dimensions sur la base de données d'entrée, qui peuvent inclure des images et/ou du texte. Ces vecteurs peuvent être utilisés pour des tâches telles que la classification d'images ou la modération de contenu.
Les vecteurs image et texte se trouvent dans le même espace sémantique et ont la même dimensionnalité. Par conséquent, ces vecteurs peuvent être utilisés de manière interchangeable pour des tâches telles que la recherche d'images à l'aide de texte ou la recherche de texte à l'aide d'images.
L'API d'intégration multimodale de Microsoft permet la vectorisation des images et des requêtes de texte. Les images sont converties en coordonnées dans un espace vectoriel multidimensionnel, et les requêtes textuelles entrantes peuvent également être converties en vecteurs.
Les images peuvent ensuite être associées au texte en fonction de la proximité sémantique, ce qui permet aux utilisateurs de rechercher un ensemble d'images à l'aide de texte sans avoir besoin de balises d'image ou d'autres métadonnées.
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L'API OpenAI Contrastive Learning In Pretraining (CLIP) est capable de comprendre des concepts à la fois sous forme de texte et d'image, et peut même établir des liens entre les deux modalités.
Ceci est rendu possible par l'utilisation de deux modèles d'encodeurs, l'un pour les entrées de texte et l'autre pour les entrées d'images. Ces modèles génèrent des représentations vectorielles des entrées respectives, qui sont ensuite utilisées pour identifier des concepts et des modèles similaires dans les deux domaines à l'aide de la recherche vectorielle.
L'API d'intégration multimodale de Replicate est idéale pour rechercher des images par texte, image ou une combinaison de texte et d'image. Il est conçu pour offrir une précision élevée et des réponses rapides, ce qui en fait un excellent choix pour les cas d'utilisation de recherche et de recommandation.
Les performances d'Image Embeddings peuvent varier en fonction de plusieurs variables, notamment la technologie utilisée par le fournisseur, les algorithmes sous-jacents, la quantité de données, l'architecture du serveur et la latence du réseau. Vous trouverez ci-dessous quelques écarts de performances typiques entre plusieurs API d'intégration multimodale :
Les entreprises et les développeurs issus d'un large éventail de secteurs (réseaux sociaux, commerce de détail, santé, finances, droit, etc.) utilisent l'API unique d'Eden AI pour intégrer facilement les tâches d'intégration d'images dans leurs applications basées sur le cloud, sans avoir à créer leurs solutions.
Eden AI propose plusieurs API d'IA sur sa plateforme parmi plusieurs technologies : Synthèse vocale, Détection de la langue, Analyse des sentiments, Reconnaissance faciale, Réponse aux questions, Anonymisation des données, Reconnaissance vocale, et ainsi de suite.
Nous voulons que nos utilisateurs aient accès à plusieurs moteurs d'intégration d'images et les gèrent en un seul endroit afin qu'ils puissent atteindre des performances élevées, optimiser les coûts et répondre à tous leurs besoins. Il existe de nombreuses raisons d'utiliser plusieurs API :
Eden AI représente l'avenir de l'utilisation de l'IA dans les entreprises : notre application vous permet d'appeler plusieurs API d'IA.
L'équipe d'Eden AI peut vous aider dans votre projet d'intégration d'Image Embeddings. Cela peut être fait en :
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