«BeautyGPT» و«SkincareGPT» أدوات ذكاء اصطناعي تعتني بجمالك!

تقدم نصائح للعناية بالبشرة واقتراح إطلالات للمناسبات

توفر الأدوات توصيات مخصصة بناءً على ملامح الوجه ولون البشرة ونمط المستخدم (بيرفكت كورب)
توفر الأدوات توصيات مخصصة بناءً على ملامح الوجه ولون البشرة ونمط المستخدم (بيرفكت كورب)
TT

«BeautyGPT» و«SkincareGPT» أدوات ذكاء اصطناعي تعتني بجمالك!

توفر الأدوات توصيات مخصصة بناءً على ملامح الوجه ولون البشرة ونمط المستخدم (بيرفكت كورب)
توفر الأدوات توصيات مخصصة بناءً على ملامح الوجه ولون البشرة ونمط المستخدم (بيرفكت كورب)

تشهد صناعة التجميل تحولاً جذرياً، وتقف أمام هذا التطور أدوات متقدمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي منها «BeautyGPT» و«SkincareGPT» طورتهما شركة «بيرفكت كورب» (Perfect Corp). تهدف الشركة من هذه الحلول إلى إعادة تعريف كيفية تفاعل المستهلكين مع منتجات التجميل والعناية بالبشرة عبر تقديم مستوى غير مسبوق من التخصيص والثقة.

تقول أليس تشانغ، المؤسسة والمديرة التنفيذية لشركة «بيرفكت كورب» خلال حديث خاص لـ«الشرق الأوسط»، إن تلك الأدوات «تُمكّن المستهلكين من اكتساب المعرفة والثقة ما يساعدهم على اتخاذ قرارات أفضل بشأن احتياجاتهم في التجميل والعناية بالبشرة».

أليس تشانغ المؤسسة والمديرة التنفيذية لشركة «بيرفكت كورب» متحدثة إلى «الشرق الأوسط» (بيرفكت كورب)

التخصيص باستخدام الذكاء الاصطناعي المتقدم

تعتمد أدوات «BeautyGPT» و«SkincareGPT» على قوة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وتحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي لتقديم توصيات مخصصة. يركز «BeautyGPT» على المكياج، حيث يحلل ملامح الوجه ولون البشرة وأسلوب الشخص ليقترح إطلالات ومنتجات مناسبة. يمكن للمستخدمين تجربة المنتجات افتراضياً للتأكد من تطابقها والحصول على دروس تطبيق خطوة بخطوة.

أما «SkincareGPT» يستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لتحليل مشاكل البشرة مثل التجاعيد وفرط التصبغ وحب الشباب. يقدم روتينات عناية بالبشرة مخصصة وتوقعات لصحة البشرة المستقبلية ما يساعد المستخدمين على اتخاذ خطوات استباقية لتحسين بشرتهم.

تؤكد تشانغ على أهمية التخصيص قائلة: «تضمن خوارزمياتنا المملوكة وقواعد البيانات الضخمة مستوى غير مسبوق من الدقة، مما يوفر تجارب واقعية لتجربة المنتجات وتحليل البشرة المُعتمد من أطباء الجلد».

تغيير قرارات الشراء

قدرات «BeautyGPT» و«SkincareGPT» القائمة على الذكاء الاصطناعي تُزيل التخمين عند شراء منتجات التجميل. تقنية تجربة المنتجات الافتراضية من «BeautyGPT» تمكّن المستخدمين من رؤية كيف سيبدو المنتج قبل شرائه، مما يقلل من احتمال اختيار ظل أو ملمس غير مناسب. وبالمثل، يوفر «SkincareGPT» فهماً أعمق لاحتياجات البشرة الفردية، مما يعزز الثقة في اختيار المنتجات.

بفضل البيانات الشاملة التي تمثل مجموعة واسعة من ألوان البشرة وأنواعها، يضمن «BeautyGPT» تقديم توصيات دقيقة تناسب الجميع. من مطابقة درجات كريم الأساس المختلفة إلى أخذ خصائص البشرة مثل الجفاف أو الدهون بعين الاعتبار، يُعد التنوع ركيزة أساسية لهذه الأدوات. تقول تشانغ: «التنوع والشمولية هما أمران أساسيان في نماذج الذكاء الاصطناعي لدينا».

تدعم الأدوات مختلف ألوان وأنواع البشرة لضمان ملاءمة المنتجات للجميع (بيرفكت كورب)

فرص للعلامات التجارية الصغيرة

إلى جانب تمكين المستهلكين، توفر أدوات «BeautyGPT» و«SkincareGPT» فرصاً كبيرة للعلامات التجارية الصغيرة في قطاع التجميل. تُساعد حلول «بيرفكت كورب» المدعومة بالذكاء الاصطناعي العلامات التجارية المستقلة على الوصول إلى جمهور أوسع، وعرض منتجاتها بشكل فعال، والتواصل مع العملاء المحتملين بطرق أعمق.

تشدد تشانغ على أن هذا التمكين التكنولوجي يصنع فرصاً متساوية، مما يسمح للعلامات التجارية الصغيرة بالمنافسة مع الشركات الكبرى. وتذكر أن حلول شركتها الموجهة تساعد الشركات الصغيرة والمتوسطة والعلامات التجارية المستقلة على استهداف العملاء المناسبين وإبراز فوائد منتجاتهم واكتساب الرؤية في سوق تنافسي.

ضمان الأخلاقيات والخصوصية

مع الابتكار الكبير تأتي مسؤولية معالجة القضايا الأخلاقية والخصوصية. سألنا شركة «بيرفكت كورب» عن الشفافية والتحكم الكامل للمستخدمين في بياناتهم، مع الامتثال للمعايير العالمية مثل «GDPR» و«HIPAA»، وقالوا إنه يتم إبلاغ المستخدمين بكيفية جمع بياناتهم واستخدامها، مما يضمن تجربة موثوقة.

ولتجنب التحيز، أكدت الشركة أنها تراقب نماذجها باستمرار وتعمل على تحسينها لضمان العدالة والشمولية عبر أدواتها المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تصرح تشانغ: «نحن ملتزمون بتطوير ذكاء اصطناعي مسؤول وتمكين المستهلكين لاتخاذ قرارات مستنيرة حول رحلتهم الجمالية».

الواقع المعزز... عامل التغيير

من أبرز ميزات «BeautyGPT» و«SkincareGPT» هو دمج تقنية الواقع المعزز (AR). من خلال هذه التقنية، تشرح الشركة أنه يمكن للمستخدمين تجربة منتجات المكياج مثل أحمر الشفاه وكريم الأساس في الوقت الفعلي. تمتد المحاكاة الواقعية أيضاً إلى العناية بالبشرة، حيث يمكن للمستخدمين رؤية التأثيرات المحتملة للمنتجات مثل تقليل التجاعيد أو توحيد لون البشرة. تشرح تشانغ أن الواقع المعزز يسمح للمستخدمين برؤية فوائد المنتجات مباشرةً، مما يُحدث ثورة في كيفية تفاعلهم مع منتجات التجميل.

ريادة مستقبل التجميل

قد تمثل أدوات «BeautyGPT» و«SkincareGPT» قفزة نوعية في صناعة التجميل، كونَها تجمع بين الذكاء الاصطناعي والواقع المعزز لخلق تجارب مخصصة وغامرة. هذه الأدوات تمنح المستهلكين الثقة لاتخاذ قرارات مستنيرة، مع تعزيز التنوع والاستدامة. تختتم تشانغ حديثها لـ«الشرق الأوسط» قائلة: «هذه الأدوات ليست مجرد تقنيات؛ إنها دليل على كيف يمكن للتكنولوجيا أن تُحدث تحولاً في الطريقة التي نتعامل بها مع التجميل والعناية بالبشرة».


مقالات ذات صلة

في جزء من الثانية... «هارت» يولد صوراً عالية الجودة عبر الذكاء الاصطناعي

تكنولوجيا مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)

في جزء من الثانية... «هارت» يولد صوراً عالية الجودة عبر الذكاء الاصطناعي

«هارت» (HART) أداة جديدة لإنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي، تتفوق على التقنيات الحالية بجودة أعلى، وسرعة أكبر بتسع مرات من النماذج الحالية!

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا سان ديسك إكستريم 1 تيرابايت إس إٍس دي

أفضل محركات أقراص الحالة الصلبة الخارجية المحمولة لعام 2025

لزيادة سعة التخزين وسرعة استرداد البيانات

تكنولوجيا خدمة أتمتة متقدمة تتيح إنشاء سير عمل مرن يدمج أكثر من 400 تطبيق مما يسهل تنفيذ المهام تلقائياً دون تدخل يدوي (n8n)

كيف تتيح منصة «n8n» ربط التطبيقات وأتمتة الأعمال دون تدخل يدوي متكرر؟

توفر المنصة بيئة منخفضة التعليمات البرمجية ومفتوحة المصدر، مما يسمح للمستخدمين بتشغيلها على خوادمهم الخاصة.

عبد العزيز الرشيد (الرياض)
خاص التقارب بين الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية يمكن أن يسرع الاكتشافات في مجالات مثل الأدوية والمناخ (أدوبي)

خاص كيف يغير تقارب الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية وجه الاكتشافات العلمية؟

الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي يجتمعان لقيادة الابتكار العلمي، مع تقدم سريع في التطبيقات التجارية، من اكتشاف الأدوية إلى الأمن السيبراني.

نسيم رمضان (سياتل)
علوم تقنيات الطباعة ثلاثية الأبعاد حققت قفزات متوالية في مجال جراحة العظام (جامعة برنو للتكنولوجيا)

ثورة في جراحة العظام: كيف تحسّن «الغرسات المطبوعة» زراعة المفاصل؟

مع التطور السريع في تقنيات الطباعة ثلاثية الأبعاد، شهد قطاع الرعاية الصحية تحولاً جذرياً في تصنيع الغرسات الطبية، لا سيما في جراحة العظام واستبدال المفاصل.

محمد السيد علي (القاهرة)

في جزء من الثانية... «هارت» يولد صوراً عالية الجودة عبر الذكاء الاصطناعي

مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)
مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)
TT

في جزء من الثانية... «هارت» يولد صوراً عالية الجودة عبر الذكاء الاصطناعي

مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)
مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)

يُعدُّ توليد صور عالية الجودة بكفاءة تحدياً بالغ الأهمية، خصوصاً للتطبيقات، مثل تدريب السيارات ذاتية القيادة، أو تصميم بيئات ألعاب الفيديو، أو محاكاة سيناريوهات العالم الحقيقي. وفي حين حققت نماذج الذكاء الاصطناعي تقدماً كبيراً في توليد الصور، لا تزال الطرق الحالية تواجه مفاضلة بين السرعة والجودة.

نماذج الانتشار (Diffusion Models)، مثل تلك المستخدمة في «DALL-E» و«Stable Diffusion»، تنتج صوراً واقعية مذهلة، لكنها تتطلب قوة حاسوبية كبيرة ووقتاً طويلاً. من ناحية أخرى، النماذج الانحدارية الذاتية (Autoregressive Models) المشابهة لتلك المستخدمة في نماذج اللغة الكبيرة مثل «تشات جي بي تي» (ChatGPT) تولد الصور بسرعة، لكنها غالباً ما تعاني مع التفاصيل الدقيقة، ما يؤدي إلى نتائج مشوهة أو ضبابية. الآن، طور فريق من الباحثين من معهد «ماساتشوستس للتكنولوجيا» (MIT) وشركة «إنفيديا» (NVIDIA) حلّاً مبتكراً يُدعى «هارت» (HART) وهو نموذج ذكاء اصطناعي جديد يجمع بين مزايا الطريقتين لتقديم صور عالية الجودة بسرعات غير مسبوقة.

أفضل ما في الطريقتين

يعمل «HART» على مبدأ بسيط لكنه قوي. أولاً، يقوم النموذج برسم الخطوط العريضة للصورة بسرعة، ثم يقوم نموذج انتشار صغير بتنقيح التفاصيل، فماذا يعني ذلك؟

يوضح هاوتيان تانغ، طالب الدكتوراه في «MIT»، والمؤلف الرئيسي المشارك للبحث، الأمر بهذه العبارة: «تخيَّل الأمر مثل الرسم». ويتابع: «إذا غطّيت اللوحة كلها دفعة واحدة، فقد تبدو النتيجة خاماً. لكن إذا بدأت برسم عام، ثم نقحته بضربات فرشاة أصغر وأدق، تصبح الصورة النهائية أكثر إتقاناً».

تعمل نماذج الانتشار التقليدية عن طريق إزالة الضوضاء من الصورة خطوة بخطوة حتى تظهر صورة واضحة. وهذه العملية تضمن دقة عالية لكنها بطيئة وتستهلك موارد كبيرة. في المقابل، تولد نماذج «هارت» (HART) الصور بشكل تسلسلي، متنبئة بأجزاء صغيرة في كل مرة. وفي حين تكون أسرع، فإنها غالباً ما تفقد تفاصيل مهمة بسبب الضغط.

يملأ «HART» هذه الفجوة باستخدام نموذج انحدار ذاتي للتعامل مع الجزء الأكبر من توليد الصورة، ثم تطبيق نموذج انتشار خفيف فقط لتحسين التفاصيل المتبقية، أي تلك العناصر الدقيقة التي تجعل الصورة حية مثل ملمس الشعر، وبريق العين، أو الحواف الدقيقة للأجسام.

يتميز نموذج «HART» الجديد بقدرته على إنتاج صور بجودة تعادل أو تفوق أحدث نماذج الانتشار لكن بسرعة أعلى بتسع مرات (MIT)

السرعة دون التضحية بالجودة

من أكثر إنجازات «HART» إثارة للإعجاب هي كفاءته. وفي حين تتطلب نماذج الانتشار الحديثة مليارات المعلمات وعشرات الخطوات للتنقيح، يُحقق «هارت» نتائج مماثلة أو حتى أفضل بجزء بسيط من التكلفة الحاسوبية.

في الاختبارات، أنتج «HART» صوراً أسرع بتسع مرات من نماذج الانتشار الرائدة، مع الحفاظ على مستوى التفاصيل نفسه. والأكثر إثارة، أنه يفعل ذلك باستخدام طاقة حاسوبية أقل بنسبة 31 في المائة، ما يجعله قابلاً للتشغيل على أجهزة المستهلك العادية، مثل أجهزة اللابتوب أو الهواتف الذكية.

يقول تانغ: «نموذج الانتشار في (HART) لديه مهمة أبسط بكثير... فهو يحتاج فقط لتصحيح التفاصيل الدقيقة، وليس الصورة بأكملها، ما يجعل العملية أكثر كفاءة».

فتح آفاق جديدة

تمتد آثار «HART» إلى ما هو أبعد من مجرد توليد صور أسرع. تصميمه الهجين يجعله شديد التكيف للدمج مع أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط، مثل نماذج الرؤية واللغة التي يُمكنها تفسير وتوليد النصوص والصور معاً.

تخيَّل أن تطلب من مساعد ذكي أن يرشدك خلال تجميع قطعة أثاث، مع عرض مرئي لكل خطوة في الوقت الفعلي، أو فكِّر في سيارات ذاتية القيادة يتم تدريبها في بيئات افتراضية فائقة الواقعية، تتعلم تجنب المخاطر غير المتوقعة، قبل أن تصل حتى إلى الطريق. سرعة ودقة «HART» مكَّنَتا من جعل هذه التطبيقات ليست ممكنة فحسب، بل عملية أيضاً.

في المستقبل، يُخطط الباحثون لتوسيع قدرات «HART»، لتشمل توليد الفيديو وتركيب الصوت، مستفيدين من تصميمه القابل للتوسع لمهام أكثر تعقيداً.

خطوة نحو ذكاء اصطناعي أذكى

يُمثل «HART» قفزة كبيرة إلى الأمام في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، مبرهناً على أن السرعة والجودة يجب ألا يكونا متناقضين. من خلال الجمع الذكي بين نقاط قوة النماذج الانحدارية الذاتية ونماذج الانتشار، يفتح الباحثون أبواباً جديدة لتوليد الصور عالية الدقة في الوقت الفعلي، ما يقربنا من مستقبل يمكن فيه للذكاء الاصطناعي أن يدمج الإبداع والكفاءة بسلاسة.

هذا البحث، المدعوم من مختبر «MIT-IBM Watson» للذكاء الاصطناعي، ومركز «MIT» و«Amazon للعلوم»، ومؤسسة «العلوم الوطنية الأميركية»، سيُعرض في المؤتمر الدولي حول التمثيلات التعليمية. ومع مزيد من التطوير، قد يصبح «HART» قريباً حجر الزاوية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي، ما يُعيد تشكيل طريقة تفاعلنا مع الذكاء الاصطناعي والاستفادة منه.