Skanuj otaczające Cię obiekty i przekształcaj je w niezwykłe, zabawne i interaktywne postacie.
Działanie
Dzięki aplikacji everies, która korzysta z technologii Gemini, obiekty wokół Ciebie ożywają dzięki unikalnym, zabawnym i interaktywnym postaciom „everies”. Wystarczy zeskanować aparatem obiekty w okolicy, a na ich powierzchni pojawią się oczy. Kliknięcie oczu powoduje wygenerowanie postaci z wyrazistą osobowością, wyglądem, dialogiem i głosem, które są dopasowane do konkretnego obiektu, środowiska i kontekstu. Możesz też kliknąć dowolny obiekt i wygenerować postać Everies, nawet jeśli oko nie jest widoczne. Każda postać może prowadzić ciągłą rozmowę dzięki Twojemu głosowemu wejściu, co zwiększa interaktywność. Możesz też zapisać ulubione everies i wyjątkowe sceny.
Wyjątkowa funkcja everies polegająca na przekształcaniu „wszystkiego” w interaktywne, zabawne postaci jest wyróżniającą cechą technologii LLM, która upraszcza korzystanie z aplikacji i czyni ją bardziej przyjazną dla użytkownika. Proces jest zautomatyzowany dzięki interfejsowi Gemini API, który umożliwia wykrywanie obiektów za pomocą TensorFlow Lite i generowanie znaków za pomocą plików JSON. Pozycja oczu jest określana przy wysokiej liczbie klatek na sekundę za pomocą wykrywania obiektów na urządzeniu w połączeniu z rozwiązaniem AR. ARCore ustala pozycję oczu i twarzy postaci, a wykrywanie z wysoką częstotliwością klatek i wielomodalny LLM (Gemini) zapewniają szybkie odpowiedzi i wysoką jakość.
Obecnie funkcja everies jest w wersji beta, co oznacza, że jest to wersja koncepcyjna. Planujemy oficjalne wydanie z kolejnoscią aktualizacji, w tym z funkcjami umożliwiającymi prowadzenie ciągłych rozmów z ulubionymi postaciami i nagrywanie filmów.
[[["Łatwo zrozumieć","easyToUnderstand","thumb-up"],["Rozwiązało to mój problem","solvedMyProblem","thumb-up"],["Inne","otherUp","thumb-up"]],[["Brak potrzebnych mi informacji","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zbyt skomplikowane / zbyt wiele czynności do wykonania","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nieaktualne treści","outOfDate","thumb-down"],["Problem z tłumaczeniem","translationIssue","thumb-down"],["Problem z przykładami/kodem","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Inne","otherDown","thumb-down"]],[],[],[],null,["# Everies\n\n[See all winners](/competition#w-5) \nBest use of ARCore app \n\nEveries\n=======\n\nScan your surrounding objects and transform them into unique, playful, interactive characters \nWhat it does\n\nWith the everies app, powered by Gemini technology, your surrounding objects come to life with unique, playful, interactive characters \"everies.\" Simply scan your surrounding objects with your camera, and everies's eyes will appear on the objects. \nTapping on these eyes generates a character with a distinct personality, appearance, dialogue, and voice, all tailored to the specific object, environment, and context. You can also tap on any object and generate everies character, even if the eye doesn't initially appear. \nEvery character can engage in continuous conversation through your voice input, enhancing the interaction. You can also save your favorite everies and your memorable scenes. \n\neveries's one-and-only ability to turn 'everything' into interactive, playful characters is a standout feature of LLM technology, simplifying the experience and making it more user-friendly. The process is automated by the Gemini API, with object detection powered by TensorFlow Lite and character generation through JSON files. Eye positioning is determined at high frame rates using on-device object detection combined with AR. ARCore anchors the characters' eyes and faces, while high-frame-rate detection and the multi-modal LLM (Gemini) ensure fast responses and a high-quality experience. \n\nCurrently in beta as a proof of concept, everies aims for a formal release with future updates, including continuous conversations with favorite everies and video recording features. \nBuilt with\n\n- Android\n- ARCore\n- TensorFlow Lite\n- EfficientDet model for Object Detection \nTeam \nBy\n\nTeam everies \nFrom\n\nJapan \nMore winners \n[ViddyScribe\nBest Web app](/competition/projects/viddyscribe) [Prospera\nMost Useful app / Best Flutter app](/competition/projects/prospera) \n[](/competition)"]]
