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Mejorar Imagen es una plataforma innovadora que utiliza inteligencia artificial avanzada para mejorar la calidad de las imágenes en línea, de forma gratuita. Esta tecnología permite ampliar las imágenes hasta 10 veces y 12K, mejorando significativamente la nitidez y los detalles. La plataforma es ideal para fotógrafos profesionales, diseñadores gráficos, influencers y cualquier persona que desee mejorar la calidad de sus imágenes para fines personales o profesionales. Con una amplia gama de funciones, Mejorar Imagen ofrece una experiencia de usuario sencilla e intuitiva, garantizando resultados de alta calidad en cuestión de segundos. La seguridad de las imágenes es una prioridad, con todas las imágenes cargadas protegidas y eliminadas automáticamente después de una hora. Mejorar Imagen representa una solución rápida y eficiente para quienes necesitan mejorar la calidad de las imágenes, tanto para uso personal como profesional.

Google presenta Gemini 2.0, un nuevo modelo de inteligencia artificial diseñado para la era agentic. Este avance revolucionario permite a los usuarios interactuar con una IA capaz de comprender el mundo que les rodea, planificar pasos futuros y tomar acciones en su nombre, siempre bajo su supervisión. Gemini 2.0 no solo mejora la organización y comprensión de la información, sino que también la hace más útil, abriendo nuevas posibilidades en la interacción humano-máquina. Con capacidades multimodales como la generación de imágenes y audio nativos, y la capacidad de usar herramientas como Google Search, este modelo redefine cómo los usuarios pueden aprovechar la IA en sus vidas diarias. Desde asistentes virtuales hasta aplicaciones de desarrollo y juegos, Gemini 2.0 marca el inicio de una nueva era en la que la IA se convierte en un verdadero aliado.

ColiVara es un conjunto de servicios que te permite almacenar, buscar y recuperar documentos basados en su **_embebido visual_**. ColiVara tiene un rendimiento de recuperación de última generación tanto en documentos de texto como visuales, ofreciendo una comprensión y control multimodal superior. Es una implementación web de primera línea del artículo ColPali utilizando ColQwen2 como modelo LLM. Funciona exactamente como RAG desde la perspectiva del usuario final, pero utilizando modelos de visión en lugar de fragmentación y procesamiento de texto para documentos. Sin OCR, sin extracción de texto, sin tablas rotas o imágenes perdidas. Lo que ves es lo que obtienes. ### Cloud Quickstart: 1. Obtén una clave API gratuita desde el [Sitio web de ColiVara](https://colivara.com/). 2. Instala el SDK de Python y úsalo para interactuar con la API. 3. Indexa un documento. ColiVara acepta una URL de archivo, un archivo codificado en base64 o una ruta de archivo. Apoyamos más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más. También tomaremos automáticamente una captura de pantalla de las URL (páginas web) e indexarlas. 4. Busca un documento. Puedes filtrar por nombre de colección, metadatos de colección y metadatos de documento. También puedes especificar el número de resultados que deseas. ### Documentación: Nuestra documentación está disponible en [docs.colivara.com](https://docs.colivara.com/). ### Por qué? RAG (Generación Aumentada por Recuperación) es una técnica poderosa que nos permite mejorar la salida de los LLMs (Modelos de Lenguaje) con documentos privados y conocimiento propietario que no está disponible en otros lugares. Sin embargo, está limitado por la calidad del pipeline de extracción de texto. Con una capacidad limitada para extraer señales visuales y otra información no textual, RAG puede ser subóptimo para documentos que son visualmente ricos. ColiVara utiliza modelos de visión para generar embebidos para documentos, permitiéndote recuperar documentos basados en su contenido visual. ### Características clave: - **Recuperación de última generación**: La API se basa en el artículo ColPali y utiliza el modelo ColQwen2 para embebidos. Supera a los sistemas de recuperación existentes tanto en calidad como en latencia. - **Gestión de usuarios**: Configuración multi-usuario con cada usuario teniendo sus propias colecciones y documentos. - **Amplio soporte de formato**: Soporta más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más. - **Soporte de página web**: Toma automáticamente una captura de pantalla de las páginas web y las indexa incluso si no es un archivo. - **Colecciones**: Un usuario puede tener múltiples colecciones. Por ejemplo, un usuario puede tener una colección para artículos de investigación y otra para libros. - **Documentos**: Cada colección puede tener múltiples documentos con metadatos ilimitados y definidos por el usuario. - **Filtrado**: Filtrado para colecciones y documentos en campos de metadatos arbitrarios. - **Convención sobre configuración**: La API está diseñada para ser fácil de usar con opiniones y optimizaciones predeterminadas. - **Características modernas de PgVector**: Usamos HalfVecs para búsquedas más rápidas y requisitos de almacenamiento reducidos. - **API REST**: Fácil de usar API REST con documentación Swagger. - **Integral**: Operaciones completas CRUD para documentos, colecciones y usuarios. - **Dockerizado**: Fácil de configurar y ejecutar con Docker y Docker Compose. ### Evaluaciones: Ejecutamos evaluaciones independientes con lanzamientos principales. Las evaluaciones se basan en el artículo ColPali y están diseñadas para ser reproducibles. Usamos el conjunto de datos Vidore y el tablero de líderes como línea de base para nuestras evaluaciones. ### Componentes: 1. Base de datos Postgres con extensión pgvector para almacenar embebidos. 2. API REST para la gestión de documentos/colecciones. 3. Servicio de embebidos. Esto necesita una GPU con al menos 8gb de VRAM. 4. SDKs específicos del lenguaje para la API. ### Plan de trabajo: 1. Demo completa con modelos generativos. 2. SDKs automatizados para lenguajes populares además de Python. ### Inicio (Configuración local): 1. Configura el Servicio de Embebidos (ColiVarE) - Este es un repositorio separado y es necesario para que la API funcione. 2. Clona el repositorio. 3. Crea un archivo .env.dev en el directorio raíz con las siguientes variables: 4. Ejecuta los siguientes comandos: 5. La aplicación estará ejecutándose en [http://localhost:8001](http://localhost:8001/) y la documentación de Swagger en [http://localhost:8001/v1/docs](http://localhost:8001/v1/docs). ### Licencia: Este proyecto está licenciado bajo la Licencia de Fuente Funcional, Versión 1.1, Licencia Futura Apache 2.0. Para licencias comerciales, por favor contáctanos en [tjmlabs.com](https://tjmlabs.com/).

Veo 2, desarrollado por Google DeepMind, es un modelo de generación de vídeo de última generación que redefine la calidad y el control en la creación de contenido visual. Este modelo utiliza inteligencia artificial avanzada para producir vídeos con un realismo y una fidelidad sin precedentes, llegando a resoluciones de hasta 4K. Veo 2 es capaz de seguir instrucciones simples y complejas, simulando con precisión la física del mundo real y ofreciendo una amplia gama de estilos visuales. Con controles avanzados de cámara, los usuarios pueden explorar diferentes ángulos, movimientos y combinaciones para crear contenido único y personalizado. Veo 2 es ideal para profesionales de la industria del cine, creadores de contenido digital, educadores, publicistas y desarrolladores de videojuegos, entre otros. Este modelo representa un avance significativo en la generación de vídeo de alta calidad, ofreciendo herramientas innovadoras para la creación de contenido visual impactante y realista.

Imagen 3 es el modelo de texto a imagen de mayor calidad desarrollado por Google DeepMind, diseñado para generar imágenes con detalles excepcionales, iluminación rica y menos artefactos distractivos en comparación con versiones anteriores. Este modelo representa un avance significativo en la generación de imágenes a partir de descripciones textuales, ofreciendo una amplia gama de estilos artísticos, desde el realismo fotográfico hasta la animación y el arte abstracto. Imagen 3 es una herramienta poderosa para creativos, diseñadores, desarrolladores y cualquier persona interesada en explorar las posibilidades de la inteligencia artificial en la creación visual. Su capacidad para comprender prompts complejos y generar imágenes de alta fidelidad lo convierte en una solución líder en el campo de la generación de imágenes asistida por IA. Además, Google DeepMind ha implementado medidas de seguridad y privacidad robustas, como la herramienta de marca de agua SynthID, para garantizar un uso responsable y ético de esta tecnología.

uuid.now es una herramienta en línea diseñada para generar identificadores únicos globales (GUID) de manera rápida y eficiente. Esta plataforma es ideal para desarrolladores, testers de control de calidad y cualquier persona que necesite crear identificadores únicos sin complicaciones. Con uuid.now, puedes generar tres tipos de GUIDs: Zero GUID, Version 4 Random GUID y Time-Based GUID, todo con un solo clic. La interfaz es sencilla y directa, lo que permite a los usuarios obtener los GUIDs que necesitan sin pasos adicionales. Además, uuid.now utiliza la API Crypto de tu navegador para garantizar que los GUIDs generados sean seguros y únicos, lo que aumenta la seguridad de tus aplicaciones. La herramienta también incluye una función de copia fácil, permitiendo a los usuarios copiar los GUIDs generados directamente al portapapeles para su uso inmediato en proyectos. uuid.now es una solución confiable y eficiente para la generación de GUIDs, diseñada para mejorar la productividad y la seguridad en el desarrollo de software.

Image to Prompt es una herramienta innovadora que permite a los usuarios convertir imágenes en prompts de texto. Estos prompts pueden ser utilizados en varias plataformas de inteligencia artificial para generar nuevas imágenes. La herramienta es especialmente útil para artistas, diseñadores y desarrolladores que desean utilizar la generación de imágenes basada en inteligencia artificial. Con una interfaz de usuario sencilla, los usuarios pueden subir sus imágenes, iniciar la conversión y copiar los prompts resultantes. La privacidad de los usuarios se garantiza mediante la eliminación inmediata de las imágenes cargadas después de la conversión. Image to Prompt ofrece una forma rápida y eficiente de convertir imágenes en prompts útiles, esenciales para la generación de imágenes basada en inteligencia artificial.

Roo-Cline es un asistente de codificación autónomo que opera directamente dentro de tu entorno de desarrollo integrado (IDE). Diseñado para facilitar y optimizar el proceso de desarrollo de software, Roo-Cline permite a los desarrolladores crear y editar archivos, ejecutar comandos, utilizar el navegador y mucho más, todo con tu aprobación en cada paso. Este proyecto es un fork de Cline, un agente de codificación autónomo, con características experimentales adicionales que lo hacen aún más versátil y útil. Roo-Cline ha estado escribiéndose a sí mismo recientemente, con una ligera guía humana aquí y allá. Entre sus características experimentales se incluyen la capacidad de arrastrar y soltar imágenes en los chats, un botón para mejorar el prompt (solo para modelos de OpenRouter por ahora), efectos de sonido para retroalimentación, opciones para usar navegadores de diferentes tamaños y ajustar la calidad de las capturas de pantalla, y soporte para la compresión de OpenRouter. Además, Roo-Cline incluye el tiempo actual en el prompt del sistema, utiliza un observador del sistema de archivos para monitorear cambios de manera más confiable, y ofrece selección de idioma para la comunicación de Cline (inglés, japonés, español, francés, alemán y más). También soporta modelos DeepSeek V3 y Meta 3, 3.1, y 3.2 a través de AWS Bedrock, y permite listar modelos de proveedores compatibles con OpenAI. Roo-Cline también cuenta con aprobación automática por herramienta MCP, capacidad para habilitar/deshabilitar servidores MCP, y un retraso configurable después de escrituras automáticas para permitir que los diagnósticos detecten problemas potenciales. Este proyecto es ideal para desarrolladores que buscan una herramienta avanzada y flexible para mejorar su flujo de trabajo de desarrollo de software.