2024-12-22 13:29:18
Picture Picker - Colección y gestión de imágenes 10x más rápido con IA
Categorías
Reconocimiento de Imágenes AIMotor de Búsqueda AIAsistente de Archivos AIAsistente de diseño
Usuarios de esta herramienta
Diseñadores gráficosIlustradoresProfesionales creativosEquipos de diseñoEstudiantes de diseño
Tipo de precios
Freemium

Enlaces

  1. Documentación: https://picturepicker.ai/quick-start/
  2. Precios: https://picturepicker.ai/#pricing

Picture Picker es una herramienta revolucionaria para la colección y gestión de imágenes, impulsada por inteligencia artificial. Diseñada para diseñadores, ilustradores y profesionales creativos, Picture Picker ofrece una experiencia visualmente agradable y funcional. Con funciones como la colección de imágenes con un solo clic, categorización automática por IA, búsqueda por lenguaje natural y paletas de colores generadas automáticamente, Picture Picker simplifica y agiliza tu flujo de trabajo creativo. Ya sea que estés buscando inspiración o necesites organizar tus recursos visuales, Picture Picker es la herramienta inteligente que necesitas para gestionar tus imágenes de manera eficiente y efectiva.

Características principales

  1. Colección de imágenes con un solo clic
  2. Acceso a tu biblioteca de imágenes desde cualquier dispositivo
  3. Categorización automática por IA
  4. Búsqueda por lenguaje natural
  5. Paletas de colores generadas automáticamente

Casos de uso

  1. Un diseñador gráfico necesita recopilar rápidamente imágenes de inspiración para un proyecto. Usa la función de 'Colección de imágenes con un solo clic' para agregar imágenes a su biblioteca personal en segundos.
  2. Un ilustrador quiere organizar sus recursos visuales de manera eficiente. Utiliza la 'Categorización automática por IA' para que las imágenes se organicen solas en categorías relevantes.
  3. Un equipo de diseño necesita acceder a sus imágenes desde diferentes dispositivos. Con 'Acceso a tu biblioteca de imágenes desde cualquier dispositivo', pueden ver y gestionar sus imágenes en cualquier lugar con conexión a internet.
  4. Un estudiante de diseño busca imágenes específicas para un proyecto. Usa la 'Búsqueda por lenguaje natural' para encontrar rápidamente las imágenes que necesita simplemente escribiendo lo que está buscando.
  5. Un profesional creativo necesita paletas de colores para un proyecto. Utiliza las 'Paletas de colores generadas automáticamente' para obtener rápidamente combinaciones de colores armónicas de las imágenes que ha recopilado.

Preguntas frecuentes

Q:

¿Cómo puedo empezar a usar Picture Picker?

A:
Puedes empezar instalando la extensión de Chrome desde la Chrome Web Store. Luego, sigue las instrucciones en la página de inicio rápido para configurar tu cuenta y comenzar a recopilar imágenes.
Q:

¿Qué tipos de imágenes puedo recopilar con Picture Picker?

A:
Puedes recopilar cualquier tipo de imagen, desde diseños y productos hasta paisajes y texturas. La IA de Picture Picker las categorizará automáticamente.
Q:

¿Puedo acceder a mis imágenes desde cualquier dispositivo?

A:
Sí, tu biblioteca de imágenes es accesible desde cualquier dispositivo con conexión a internet. Puedes ver, gestionar y recuperar tus imágenes en cualquier momento y lugar.
Q:

¿Cómo funciona la búsqueda por lenguaje natural?

A:
La búsqueda por lenguaje natural te permite encontrar imágenes simplemente escribiendo lo que estás buscando, como 'tonos suaves' o 'vibe tecnológico'. La IA de Picture Picker entenderá el contexto de tu solicitud y te mostrará las imágenes más relevantes.
Q:

¿Qué es la categorización automática por IA?

A:
La categorización automática por IA analiza el contenido de las imágenes que has recopilado y las organiza en categorías relevantes, como diseño, producto, paisaje, etc., sin necesidad de ningún esfuerzo adicional.

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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/).
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Preguntas Frecuentes

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