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Fonctionnalités

Sortie en direct du vrai moteur de rendu — modifiez les réglages et elle se met à jour instantanément.

Réseau de neurones

cartes animées design

Une image ou un ensemble de caractéristiques alimente un réseau de neurones dont les couches s'allument quand les signaux avancent le long de connexions pondérées, jusqu'à ce que les barres de sortie se remplissent et qu'un badge de prédiction apparaisse.

Idéal pour : fonctionnement de l'IA, cours de machine learning et explications de modèles.

Réglages

Police
Thème
Taille
Humeur

Formats validés par le contrôle d'image

Réseau de neurones
16:9
Réseau de neurones
9:16
1:1
1:1

Ce que vous écrivez

  • headline Headline above the network (≤48)· obligatoire
  • features Named inputs (features input) (≤14)· obligatoire
  • outputs The output classes and their probabilities· obligatoire
  • kicker Small line above the headline, or empty to hide (≤28)
  • input Feed the network your picture, or a list of named features
  • hiddenLayers How many hidden layers (≤3)
  • neurons Neurons in each hidden layer (≤7)
  • look Glowing neurons and signals, or a clean textbook diagram

Les images (image) viennent de l'image de la scène, sinon d'un dégradé à vos couleurs.

Un modèle en code : gratuit sur toutes les offres, sans crédits IA.

L'utiliser dans un film

Ce que vous pouvez changer :rushie.props.headlinerushie.props.featuresrushie.props.outputsrushie.props (others)
Pour les développeurs (MCP et JSON)

Voici la scène exacte à envoyer à create_animation (MCP) : gardez la structure, changez les mots et écrivez la narration — c'est la voix qui fixe la durée de la scène. Collez-la dans update_storyboard avec set_data pour modifier un film déjà fait.

{
  "visual": "rushie",
  "heading": "Neural network",
  "narration": "Write the sentence the voice says over this scene; its length is the scene's.",
  "data": {
    "rushie": {
      "template": "neural-network",
      "props": {
        "kicker": "Inside the model",
        "headline": "From pixels to a prediction",
        "input": "picture",
        "image": "https://storage.googleapis.com/pagetovid-media/demo/pagetovid-demo-en-v2.jpg",
        "features": [
          "Shape",
          "Colour",
          "Texture",
          "Pattern"
        ],
        "hiddenLayers": 2,
        "neurons": 5,
        "outputs": [
          {
            "label": "Honeycomb",
            "value": 0.91
          },
          {
            "label": "Beehive",
            "value": 0.06
          },
          {
            "label": "Waffle",
            "value": 0.03
          }
        ],
        "look": "glow"
      }
    }
  }
}

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