Stop Pornは、ウェブページ上の画像を自動的に分類することで、ユーザーがポルノコンテンツにアクセスするのを防ぐために設計されたブラウザ拡張機能です。サイトを訪れると、拡張機能が画像を取得して分析し、5枚以上のポルノ画像が検出されると、ページをブロックします。画像分類プロセスはすべてデバイス上で行われ、データが拡張機能の外に転送されないことを保証します。この拡張機能は、さまざまな有名なアダルトサイトでテストされ、高い効果を持つことが示されています。一部のサイトでは、スクロールやリフレッシュなどの追加の操作が必要な場合があります。

TF画像分類器は、TensorFlow.jsを使用して画像を分類するChrome拡張機能で、MobileNet V2やCOCO-SSDなどのモデルを使用します。任意のWebサイトをブラウジングし、拡張機能を使用して表示されている画像を分析します。特に研究者、学生、プロフェッショナルが視覚データを迅速に特定またはカタログ化する際に役立ちます。ユーザーフレンドリーなコントロールとリアルタイム処理により、追加のソフトウェアを設定することなく画像分類のワークフローをスムーズに進めます。

LLaVA-Plusは、最先端のビジョンと言語の基盤を活用し、複数の画像を同時に解釈し推論できるエージェントを提供します。アセンブリ学習とビジョンと言語による計画を統合し、ビジュアルクエスチョン応答、段階的問題解決、多段階推論ワークフローといった複雑なタスクを実行します。このフレームワークは、さまざまなLLMバックエンドと接続できるモジュール式のプラグインアーキテクチャを提供し、カスタムプロンプト戦略や動的な思考連鎖の説明を可能にします。ユーザーは、ローカルまたはホストされたウェブデモを介してLLaVA-Plusを展開し、単一または複数の画像をアップロードし、自然言語で質問し、詳細な説明と計画手順を受け取ることができます。拡張性の高い設計により、マルチモーダルアプリケーションの迅速な試作ができ、研究、教育、実用的なビジョンと言語のソリューションに最適です。