CrayEye Anleitung
CrayEye ist ein kostenloses, Open-Source-Multimodal-LLM-Visionswerkzeug, das es Benutzern ermöglicht, KI-gestützte visuelle Analyseaufforderungen zu erstellen und zu teilen, die mit realen Kontextinformationen von Gerätesensoren und APIs angereichert sind.
Mehr anzeigenWie verwendet man CrayEye
Laden Sie CrayEye herunter und installieren Sie es: Laden Sie CrayEye aus dem App Store (für iOS) oder dem Google Play Store (für Android) herunter und installieren Sie es auf Ihrem Smartphone.
Öffnen Sie die App und erlauben Sie Berechtigungen: Starten Sie CrayEye und gewähren Sie die erforderlichen Berechtigungen wie Kamerazugriff, wenn Sie dazu aufgefordert werden.
Wählen Sie eine Eingabeaufforderung aus oder erstellen Sie eine: Wählen Sie aus den vorgestellten Eingabeaufforderungen oder erstellen Sie Ihre eigene benutzerdefinierte Eingabeaufforderung, indem Sie auf die Schaltfläche 'Hinzufügen' im Eingabeaufforderungsbereich tippen.
Richten Sie die Kamera auf das Motiv: Richten Sie die Kamera Ihres Smartphones auf das Objekt, die Szene oder die Umgebung, die Sie analysieren möchten.
Tippen Sie auf die Eingabeaufforderungsschaltfläche: Tippen Sie auf die Eingabeaufforderungsschaltfläche (z. B. '🐦 Welche Art von Vogel ist das?'), um die KI das Bild analysieren zu lassen.
Sehen Sie sich die Ergebnisse der KI-Analyse an: Lesen Sie die Interpretation und Analyse der KI dessen, was sie im Kamerabild sieht.
Bearbeiten Sie Eingabeaufforderungen (optional): Passen Sie vorhandene Eingabeaufforderungen an oder erstellen Sie neue, indem Sie auf 'Bearbeiten' tippen und den Titel und den Eingabetext ändern.
Teilen Sie Eingabeaufforderungen (optional): Teilen Sie Ihre benutzerdefinierten Eingabeaufforderungen mit Freunden oder fügen Sie von anderen geteilte Eingabeaufforderungen mithilfe der Teilen-Option im Eingabeaufforderungsmenü hinzu.
CrayEye FAQs
CrayEye ist ein kostenloses, Open-Source-Multimodal-LLM-Visualisierungswerkzeug, das es Benutzern ermöglicht, KI-Visionsaufforderungen zu erstellen und zu teilen, die mit realen Kontexten von Gerätesensoren und APIs angereichert sind.
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