采访 Zust AI 创始人-Saquib

采访 Zust AI 创始人-Saquib

你能否分享涉足生成人工智能领域背后的灵感，以及是什么促使你创建 Zust AI？

我追踪生成式 AI 已有很长时间了。
GanS 在 2014 年至 2015 年左右问世。当时，图像生成非常有限，主要是生成不同风格的面孔和图像。正如我们已经知道的那样，到2022年底，生成式人工智能的情况开始发生变化。当时，我和我的联合创始人在印度旅行时正在研究与教育内容创作有关的另一种想法。

这个想法并没有像我们预期的那样成功，因此我们决定换个方向，开始探索生成人工智能中的想法。没过多久就缩小了图像生成空间的范围。因此，在接下来的几天里，我们迅速构建了一个原型，并让 Chat GPT 找到一个代表速度和敏捷性的名字，zust 就是这样诞生的。zust 背后的想法是让每个人都能快速轻松地创建个性化照片和视频。

你在开发 Zust AI 时遇到了哪些挑战，你是如何克服这些挑战的？

因此，我们专注于产品摄影；因此，当务之急是将产品图像的变形减少到零。
在最初的日子里，这是一个很大的挑战。当时我们使用的是外绘，它不像文本到图像的模型那样有创意。另外，它总是会使产品变形。当 ControlNet 问世时，我们取得了突破。目前，我们使用多种模型来指导图像生成。

对于希望进入生成式人工智能领域并构建自己的应用程序的有抱负的企业家，你会给出什么建议？

快速实施。尽量不要锁定任何特定的模型。最初避免训练自己的模型，首先使用开源模型和 API 来设计平台。我们现在已经开始使用经过微调的模型。

在快速发展的生成式人工智能领域，如何及时了解最新进展并确保您的应用程序保持前沿水平？

认真地，活跃在 Twitter 和 arxiv.org 上！在 zust，我们尝试尽快测试新的论文/方法，并在我们的背景下分析其应用。此外，我们尝试在任何地方使用 API 和开源模型。

你能否分享你在生成人工智能领域作为企业家的旅程中难忘的成功故事或里程碑？

稳定的扩散效果很棒而且很有创意，但是 Midjourney 在图像质量和构图方面遥遥领先。因此，我们想到了只需点击几下即可对旅途中的图像进行个性化设置。
我们在一个周末构建堆栈，然后在 producthunt 上发布，成为当日 #5 产品。社区的反响令人惊讶，并且在发布的第一天就实现了货币化。看到我的作品如此迅速地获利，真是令人兴奋。那是在十月份。

最后，讲几句关于你的话，让人们更好地了解你，以及如何联系你询问有关 Zust AI 的问题或反馈。

在 zust.ai，我们使用生成式人工智能加速产品摄影和社交媒体内容创作，帮助品牌更快地推销其产品。我们的客户来自家具、珠宝和快速消费品行业。如有任何与协作和产品演示相关的疑问，请通过 saquib@zust.ai 与我联系。