AI画像解析ワークフローの構築Latenode

AI画像解析ワークフローの構築Latenode

Latenode を使用したAI画像解析ワークフローのセットアップに関するチュートリアルへようこそ。このガイドでは、特定の基準に基づいて画像を分析するためにAIを活用する方法を示しながら、プロセス全体を通して説明します。

トリガー・ノードを始める

ワークフローの最初のステップは、トリガーノードの設定である。このノードはプロセス全体を開始し、後続のステップの準備を行う。トリガーノードは、新しいデータの受信時やスケジュールされた間隔など、様々な条件に基づいてワークフローを開始するように設定することができる。

HTTPリクエストノードで画像をダウンロードする

次に、目的の画像をダウンロードするためにHTTPリクエストノードを使う。この例では、シーツの下に犬と猫がいる画像です。このステップでは、画像を取得するURLを指定します。ノードはリクエストを処理し、画像をシームレスに取得します。

AIの力で映像を描写する

我々のワークフローの中核は、AIを搭載した「Describe Picture」ノードである。このノードでは、画像を理解し説明できるビジョン言語モデル、Uform Gen 2を利用している。ダウンロードした画像を入力し、モデルにその画像を描写するよう求めるプロンプトを設定する。例えば、画像に存在するシナリオを描写するよう求めることができる。

AIの反応を解釈する

AIは最大トークン数512の説明を提供し、詳細かつ簡潔な説明を保証する。この例では、AIは「白い毛布の下にゴールデン・レトリーバーが横たわり、頭と前足が見えている。茶色のタビーの猫が毛布の上に座り、カメラを直視している。ふたりは白いものの上にいる。おそらくベッドかソファだろう。"実に的確で洞察に満ちた観察である。

AI画像解析の多彩な応用

このAIの設定は様々な用途に適応できる。私たちのテンプレートで提案されているように、レストランの写真の清潔さや利用可能な調味料を評価したいとします。あるいは、eコマースで商品画像を分類したり、ユーザーのアップロードに不適切なコンテンツがないかフラグを立てるために使うことも考えられる。可能性は無限大です。

他のノードとの統合による自動化の強化

このAI分析を他のノードと統合することで、特定のニーズに合わせた強力で自動化されたワークフローを作成することができます。視覚障害のあるユーザーを支援したり、コンテンツのモデレーションを自動化したり、さまざまな業務を効率化したりする方法を考えてみてください。画像解析にAIを活用するメリットは、事実上無限です。

わずか数個のノードで、AIを搭載した画像分析ツールを作成しました。様々なプロンプトを試して、画像から貴重な洞察を発見してください。お付き合いいただきありがとうございました！