Biblioteca de Ativos em CG: Criada por Artistas em CG, Projetada para Artistas em CG
Como usar Asseter.AI?
Transforme sua pasta 'Biblioteca' não utilizada em um recurso eficaz para aumentar a velocidade.
Principais Recursos de Asseter.AI
Ferramenta alimentada por IA para busca de ativos por imagem em marketplaces de estoque 3D.
Transforme o processo de busca em uma abordagem totalmente visual.
Descubra os ativos necessários para montar uma imagem em 3D usando detecção de objetos por IA.
Alterne entre ativos gratuitos ou pagos.
Abra a página da web do ativo instantaneamente
Casos de Uso de Asseter.AI
#1
Encontrando ativos 3D por imagem em segundos
#2
Buscando ativos em marketplaces de ações suportados
#3
Aprimorando projetos de visualização arquitetônica
Perguntas Frequentes de Asseter.AI
O que é o Asseter.AI?
Asseter.AI é um software de biblioteca de ativos CG que permite aos artistas CG pesquisar e descobrir ativos utilizando pesquisa visual com inteligência artificial.
Apresentando o CapMonster Cloud: um serviço avançado de resolução de CAPTCHA movido por IA que otimiza a automação na solução de uma ampla variedade de CAPTCHAs, incluindo reCAPTCHA, hCaptcha e outros. Com sua tecnologia inovadora, o CapMonster Cloud melhora a eficiência e a experiência do usuário na navegação em plataformas online.
Descubra o poder da nossa ferramenta de busca reversa de imagens com tecnologia de IA, projetada para melhorar sua experiência online. Seja para identificar a fonte de uma imagem, encontrar resoluções superiores ou explorar visuais semelhantes, nossa tecnologia avançada oferece resultados rápidos e precisos. Perfeita para pesquisadores, designers e usuários casuais, você pode acessar facilmente um tesouro de informações relacionadas a qualquer imagem. Abrace o futuro da busca por imagens e transforme a maneira como você interage com conteúdos visuais hoje!
A Scale AI oferece dados de treinamento confiáveis e de alta qualidade, adaptados para uma ampla variedade de aplicações de IA. Nossas soluções capacitam empresas a aprimorar seus modelos de aprendizado de máquina e impulsionar a inovação no dinâmico cenário da inteligência artificial.
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