Prezent sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để phát hiện các thành phần slide

Các bài thuyết trình đóng vai trò then chốt trong việc giao tiếp rõ ràng tại các cuộc họp kinh doanh, nhưng việc thiết kế lại chúng sao cho vừa có tác động vừa giàu thông tin có thể là một thách thức. Prezent sử dụng AI để phát hiện và hiểu các thành phần trang chiếu như tiêu đề, văn bản, hình ảnh và biểu đồ, đảm bảo các trang chiếu được thiết kế lại vẫn rõ ràng, hấp dẫn về mặt hình ảnh và dễ theo dõi.

Khi thử nghiệm các công cụ khác nhau để phát hiện thành phần slide, Prezent nhận thấy rằng nhiều công cụ làm gián đoạn bố cục và hệ thống phân cấp thông tin, khiến cho các bài thuyết trình kém mạch lạc hơn. Bằng cách tích hợp các mô hình Ultralytics YOLO, Prezent hợp lý hóa quy trình, giúp việc phát hiện thành phần slide nhanh hơn, mượt mà hơn và chuyên nghiệp hơn với nỗ lực tối thiểu.

Làm cho việc thiết kế lại slide nhanh hơn và thông minh hơn với AI

Prezent giúp các giám đốc điều hành cấp cao và các nhóm kinh doanh tạo ra các bài thuyết trình rõ ràng, chuyên nghiệp bằng cách tự động hóa quy trình thiết kế lại. Ban đầu, điều này dựa vào các mẫu thủ công và nỗ lực của con người, vốn chậm và kém hiệu quả. 

Để cải thiện hiệu quả, Prezent đã chuyển sang AI và thị giác máy tính để tự động hóa việc định dạng trang chiếu trong khi vẫn giữ nguyên bố cục ban đầu. Bằng cách sử dụng các mô hình phát hiện đối tượng, nền tảng của họ giờ đây có thể tự động phát hiện và sắp xếp nội dung trang chiếu để có quy trình thiết kế lại nhanh hơn, liền mạch hơn với đầu vào tối thiểu của người dùng. Bằng cách đó, Prezent đảm bảo rằng các bài thuyết trình vẫn rõ ràng, hấp dẫn về mặt hình ảnh và dễ theo dõi.

‍Rào cản trong việc thiết kế lại slide bằng AI

Một bài thuyết trình hay không chỉ là thông tin - mà còn là sự rõ ràng, cấu trúc và tác động. Tuy nhiên, việc thiết kế lại các slide theo cách thủ công để làm cho chúng hấp dẫn hơn sẽ tốn thời gian và công sức. Đối với các giám đốc điều hành cấp cao và các nhóm kinh doanh, những người thường xuyên dựa vào các bài thuyết trình cho các cuộc họp, quá trình thiết kế lại chậm chạp và khó chịu là một thách thức lớn.

Prezent bắt đầu tự động hóa việc thiết kế lại trang chiếu, nhưng có một trở ngại chính - làm cách nào để phát hiện và sắp xếp lại các thành phần trang chiếu trong khi vẫn giữ mọi thứ đúng vị trí? Các công cụ truyền thống có thể trích xuất văn bản nhưng không nhận ra cách sắp xếp tiêu đề, hình ảnh và biểu đồ, thường làm gián đoạn bố cục.

Ban đầu, Prezent đã sử dụng các mô hình phát hiện đối tượng mã nguồn mở, nhưng các phương pháp này có những hạn chế: độ chính xác thấp (60-65%), thời gian xử lý chậm và bố cục vẫn cần các chỉnh sửa thủ công. Để thực sự tự động hóa quy trình, Prezent cần một giải pháp Vision AI nhanh hơn, thông minh hơn, có thể phát hiện chính xác các thành phần slide và thiết kế lại chúng mà không ảnh hưởng đến cấu trúc. Đó là khi họ chuyển sang thị giác máy tính và AI để làm cho quy trình trở nên liền mạch.

Giải pháp AI thị giác của Prezent để phát hiện thành phần trang chiếu

Để tự động hóa việc thiết kế lại slide trong khi vẫn giữ nguyên bố cục, Prezent đã tích hợp các mô hình Ultralytics YOLO vào nền tảng của mình. Các mô hình Ultralytics YOLO hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác máy tính, bao gồm phát hiện đối tượng. Các slide được chuyển đổi thành hình ảnh và YOLO phát hiện các yếu tố chính - tiêu đề, hộp văn bản, hình ảnh và biểu đồ - trong khi vẫn giữ nguyên bố cục ban đầu. 

YOLO đóng vai trò quan trọng trong việc trích xuất bố cục, giúp Prezent bảo toàn cấu trúc và thứ bậc của từng slide, đồng thời cho phép thiết kế lại nhanh chóng và tự động. Bằng cách nhận diện cả văn bản và các yếu tố hình ảnh, YOLO giúp đảm bảo rằng các bài thuyết trình duy trì cả chức năng và thiết kế bóng bẩy. Với độ chính xác cao và khả năng xử lý nhanh chóng, YOLO cho phép Prezent tự động hóa việc phát hiện các thành phần slide, giảm nhu cầu điều chỉnh thủ công.

Tại sao nên chọn các mô hình Ultralytics YOLO?

Prezent đã chọn các mô hình Ultralytics YOLO vì chúng có thể được huấn luyện nhanh hơn, chính xác hơn và có độ trễ thấp hơn so với các mô hình Vision AI khác. Prezent nhận thấy rằng hầu hết các mô hình mất từ hai đến ba ngày để huấn luyện, làm chậm quá trình lặp lại và cải tiến. 

"Thông thường, việc huấn luyện một mô hình học máy tốn rất nhiều thời gian và bạn thường phải đợi hai đến ba ngày để suy luận và sau đó quyết định xem độ chính xác có đủ tốt hay không. Nhưng với YOLO, chúng ta có thể huấn luyện mô hình trong một ngày, đưa ra quyết định nhanh chóng và nhanh chóng học hỏi từ kết quả," Nhà khoa học dữ liệu chính tại Prezent cho biết.

Với YOLO, độ chính xác của Prezent đã tăng từ 65% lên 87% và có thể nhanh chóng tinh chỉnh các mô hình và nâng cao hiệu suất. Ngoài ra, tốc độ suy luận nhanh của YOLO cho phép xử lý slide dưới 10 giây, đảm bảo tự động hóa theo thời gian thực và trải nghiệm người dùng liền mạch. Bằng cách tích hợp YOLO, Prezent đã tìm thấy một giải pháp đáng tin cậy, có khả năng mở rộng để thiết kế lại slide một cách hiệu quả và chính xác.

Xử lý slide dưới 10 giây với YOLO

Bằng cách khai thác các mô hình Ultralytics YOLO, Prezent đã xác định lại quy trình thiết kế lại slide của mình để nhanh hơn, hiệu quả hơn và có độ chính xác cao. Khả năng tự động phát hiện và sắp xếp các thành phần slide đảm bảo rằng các bản trình bày vẫn duy trì cấu trúc, sự rõ ràng và tính hấp dẫn trực quan ban đầu mà không cần sự can thiệp thủ công.

"Sử dụng Ultralytics YOLO, tốc độ xử lý cũng vượt trội vì chúng tôi có thể cung cấp cho khách hàng các slide đã được xử lý đầy đủ trong vòng chưa đầy 10 giây. Thời gian huấn luyện nhanh chóng và độ trễ thấp là chìa khóa để hợp lý hóa quy trình làm việc của chúng tôi và cải thiện chất lượng thiết kế lại của chúng tôi," Nhà khoa học dữ liệu chính tại Prezent chia sẻ.

Với khả năng xử lý theo thời gian thực của YOLO, Prezent đã có thể tự động hóa hoàn toàn việc phát hiện bố cục slide, loại bỏ sự kém hiệu quả của việc thiết kế lại thủ công. Các nhà quản lý cấp cao và các nhóm kinh doanh có thể tạo ra các bài thuyết trình chuyên nghiệp, bóng bẩy ngay lập tức, cải thiện hiệu quả quy trình làm việc và trải nghiệm người dùng. Bằng cách tích hợp thị giác máy tính và AI, Prezent đã xây dựng một giải pháp tự động hóa và có khả năng mở rộng, giúp nâng cao cả năng suất và chất lượng trình bày.

Hướng đi tương lai cho thị giác máy tính trong phân tích tài liệu

Prezent mong muốn thấy các mô hình computer vision cải thiện khả năng xử lý các bố cục phức tạp hơn và cung cấp thông tin chi tiết sâu hơn về cấu trúc tài liệu. Điều này sẽ cho phép thiết kế lại trang chiếu một cách tinh tế và chính xác hơn.

Một cải tiến tiềm năng là khả năng nhóm các thành phần liên quan vào các danh mục phụ. Những hiểu biết sâu sắc như vậy sẽ giúp các mô hình Vision AI hiểu được hệ thống phân cấp và mối quan hệ giữa các thành phần slide. Do đó, các slide được thiết kế lại sẽ có cấu trúc tốt hơn, gắn kết trực quan và dễ theo dõi hơn.

Nhìn chung, Prezent tin rằng khi nhu cầu về tự động hóa và các giải pháp dựa trên AI tăng lên, các mô hình thị giác máy tính sẽ tiếp tục phát triển để xử lý các tác vụ phức tạp hơn với độ chính xác và tốc độ cao hơn. 

Bạn có tò mò về cách Vision AI có thể cải thiện doanh nghiệp của bạn không? Hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để xem các giải pháp AI của Ultralytics cho các ngành khác nhau, như thị giác máy tính trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và sản xuất. Khám phá cách các mô hình YOLO và tùy chọn cấp phép của chúng tôi có thể giúp bạn bắt đầu ngay hôm nay!