Local AI vs Civitai

Local AI Playground es una aplicación nativa diseñada para facilitar la experimentación con modelos de IA localmente sin ninguna configuración técnica o requisito de GPU.

Esta aplicación fácil de usar sirve como una poderosa herramienta que ofrece una amplia gama de funcionalidades, desde la gestión local de la IA hasta la verificación e inferencia de modelos, lo que garantiza la privacidad y la facilidad de uso. Con Local AI Playground, los usuarios pueden aprovechar la inferencia de CPU que se adapta a los subprocesos disponibles y emplea métodos de cuantificación GGML.

Es una solución compacta y que ahorra memoria, con el backend Rust que garantiza que el tamaño de la aplicación se mantenga por debajo de los 10 MB para varias plataformas como Mac M2, Windows y Linux .deb.

La aplicación admite la gestión de modelos, lo que permite a los usuarios realizar un seguimiento de sus modelos de IA en una ubicación centralizada con funciones como descargas reanudables y clasificación basada en el uso.

Además, garantiza la integridad de los modelos con funciones de cálculo de resumen BLAKE3 y SHA256. Para aquellos que buscan aprovechar las capacidades de IA sin conexión, Local AI Playground con su función de servidor de transmisión es la opción ideal, ya que es gratuito y de código abierto.

Civitai es una plataforma que facilita a las personas compartir y descubrir recursos para crear arte de IA. Nuestros usuarios pueden cargar y compartir modelos personalizados que han entrenado utilizando sus propios datos, o explorar y descargar modelos creados por otros usuarios. Estos modelos se pueden usar con software AI Art para generar obras de arte únicas.

Genial, ¿qué es un "modelo"? En pocas palabras, un "modelo" se refiere a un algoritmo de aprendizaje automático o un conjunto de algoritmos que han sido entrenados para generar arte o medios en un estilo particular. Esto puede incluir imágenes, música, video u otros tipos de medios.

Para crear un modelo para generar arte, un conjunto de datos de ejemplos en el estilo deseado se recopila primero y se utiliza para entrenar el modelo. El modelo puede generar un nuevo arte mediante patrones de aprendizaje y características de los ejemplos en los que fue entrenado. El arte resultante no es una copia exacta de ninguno de los ejemplos en el conjunto de datos de capacitación, sino más bien una nueva obra de arte que está influenciada por el estilo de los ejemplos de capacitación.

Los modelos pueden ser entrenados para generar una amplia gama de estilos, desde imágenes fotorrealistas hasta patrones abstractos, y se pueden usar para crear arte que sea difícil o que consuma mucho tiempo para que los humanos produzcan manualmente.