Image In Words utilise des modèles génératifs avancés pour analyser des images, produisant des descriptions textuelles ultra-détaillées. Cette solution innovante est parfaite pour diverses applications, telles que la création de contenu, l'accessibilité et l'amélioration de la compréhension des données visuelles. En exploitant la puissance de l'intelligence artificielle, Image In Words garantit précision et profondeur dans sa sortie textuelle, en faisant un outil précieux pour les professionnels, les éducateurs et quiconque ayant besoin d'extraire ou de générer du texte à partir de visuels.

SegAgent est un cadre Python qui orchestre des agents d'IA pour effectuer une segmentation d'images sémantiques par interaction en langage naturel. En combinant la compréhension linguistique basée sur GPT avec le Segment Anything Model (SAM), il convertit les invites utilisateur — telles que « segmenter la région de la tumeur » ou « affiner autour des bords » — en masques précis. L’agent conserve le contexte conversationnel, supporte un raffinement itératif des résultats de segmentation et peut intégrer des modèles personnalisés ou des étapes de post-traitement. Il fournit une API extensible, des outils en ligne de commande et des exemples de notebooks Jupyter. SegAgent accélère les workflows d’annotation, réduit l’effort manuel de traçage et permet aux développeurs d’incorporer des capacités de segmentation conversationnelle dans des pipelines ou applications plus larges.