Введение

Роль социальных сетей для пользователей интернета крайне высока. Здесь они могут проявлять себя и самовыражаться, что очень важно для людей в современном мире. Если они начинали свой путь от простых текстовых web-приложений, то сегодня, когда роль восприятия визуального контента в обществе возросла, а технологии ушли далеко вперёд, они представляют из себя сложный набор функций по публикации контента, где текстовая составляющая больше играет роль дополнения к основному содержанию.

Несмотря на это, подход современных платформ к публикации визуального контента становится сложным для пользователя ввиду возросших критерий у последних к качеству содержимого. Люди хотят показывать сложные и красивые фотографии, которые зачастую требуют долгой и качественной обработки, которые не могут себе позволить встроенные редакторы. Однако многие прибегают к использованию нейронных сетей для этой цели, ведь их модели стали очень умными и умеют справляться с подобными задачами.

Целью данной статьи является рассмотрение подхода интеграции нейросетевых сервисов обработки изображений в социальную web-платформу для удобства пользователей.

Проблема обработки изображений в социальных сетях

В последние годы визуальный контент стал ключевым элементом большинства социальных платформ. Качество публикуемых изображений напрямую влияет на вовлечённость аудитории, количество взаимодействий с публикацией и общее восприятие пользовательского профиля.

Несмотря на развитие современных социальных сетей, встроенные инструменты обработки изображений обладают ограниченным набором функций, который, как правило, сводится к применению фильтров и базовой настройке параметров изображения, таких как яркость и контрастность. Вследствие этого пользователи нередко прибегают к использованию стороннего программного обеспечения для редактирования фотографий. Однако подобные решения зачастую требуют определённых навыков работы с графическими редакторами и значительных временных затрат.

Одновременно с этим значительно возросла популярность нейросетевых технологий обработки изображений. Современные модели искусственного интеллекта способны автоматически улучшать фотографии, выполнять их стилизацию и изменять визуальные характеристик в соответствии с текстовым запросом пользователя. Подобный подход существенно упрощает процесс подготовки контента и делает обработку изображений более доступной для широкой аудитории.

Тем не менее большинство популярных социальных платформ не представляют встроенных инструментов нейросетевой обработки изображений. В результате пользователям по-прежнему приходится использовать сторонние сервисы и приложения, а затем отдельно загружать готовый контент в социальную сеть.

Архитектура web-платформы

Для реализации социальной web-платформы была выбрана клиент-серверная архитектура, позволяющая разделить пользовательский интерфейс, серверную логику и систему хранения данных. Такой подход обеспечивает гибкость разработки, масштабируемость системы и удобство дальнейшего расширения функциональности.

Клиентская часть приложения реализована с использованием библиотеки React. React это декларативный, эффективный и крайне гибкий фреймворк, созданный компанией Facebook для построения пользовательских интерфейсов. Исходя из концепции модели-представления контроллера (MVC)  React является только лишь представлением, то есть он отвечает только за вывод данных, получение информации от сервера и обработку введенной информации от пользователя и последующую передачу на сервер. Важным аспектом является то, что, используя React разработчик может свободно выбирать вид хранения данных, способы передачи данных с хранилищем данных. [1] Использование React позволяет создавать динамический интерфейс с обновлением контента без полной перезагрузки страницы.

Серверная часть разработана на платформе ASP.NET Core. ASP. NET Core — это платформа от компании Microsoft используемая для разработки веб-приложений. Данная платформа появилась в результате развития и усовершенствования всей платформы ASP.NET. ASP.NET Core реализована на основе среды.NET Core, которая является общей в разработке программного обеспечения. [2] Сервер обеспечивает обработку запросов пользователей, управление авторизацией, работу с публикациями, комментариями и сообщениями, а также взаимодействие с внешними сервисами обработки изображений. Взаимодействие между клиентской и серверной частью осуществляется с помощью REST API с передачей данных в формате JSON.

Для хранения пользовательских данных была выбрана система управления базами данных PostgreSQL. PostgreSQL — это реляционная система управления базой данных (СУБД), имеющая широкие возможности и высокую производительность [3]. В базе хранится информация о пользователях, публикациях, комментариях, сообщениях и других элементах системы. Для взаимодействия приложения с базой данных использовалась технология Entity Framework Core.

Отдельным компонентом архитектуры является модуль взаимодействия с нейросетевыми API. Серверная часть принимает пользовательское изображение, формирует запрос к внешнему сервису обработки и возвращает результат клиентскому приложению.

Выбранная архитектура обеспечивает разделение ответственности между компонентами системы и позволяет интегрировать дополнительные сервисы обработки контента без существенного изменения структуры приложения.

Интеграция нейросетевой обработки изображений

Одной из ключевых особенностей разработанной платформы является интеграция нейросетевого сервиса обработки изображений. Использование современных моделей искусственного интеллекта позволяет автоматизировать улучшение фотографий и упростить процесс подготовки визуального контента к публикации.

В качестве инструмента обработки изображений был выбран сервис Gemini, предоставляющий возможность работы с пользовательскими изображениями посредством API. Выбор данного решения обусловлен высокой скоростью обработки, поддержкой генеративных функций и возможностью интеграции во внешние web-приложения.

Процесс обработки начинается с загрузки пользователем изображения через интерфейс платформы. После выбора фотографии клиентская часть приложения отправляет файл на сервер посредством HTTP-запроса. Серверная часть принимает изображение, выполняет предварительную обработку данных и формирует запрос к внешнему нейросетевому API. Вместе с изображением передаются параметры обработки и текстовое описание желаемого результата. Нейросетевой сервис анализирует полученное изображение и выполняет его обработку в соответствии с заданными параметрами. В зависимости от выбранного режима могут применяться улучшение качества изображения, стилизация, изменение цветовой палитры или другие визуальные преобразования. После завершения обработки готовое изображение возвращается серверной части приложения и передаётся пользователю для дальнейшей публикации в социальной платформе.

Для повышения удобства взаимодействия с системой пользователю предоставляется возможность выбора нескольких предустановленных вариантов обработки изображений. Помимо готовых режимов система поддерживает ввод пользовательского текстового запроса, позволяющего более гибко настраивать итоговый результат обработки.

Интеграция нейросетевой обработки непосредственно в процесс публикации контента позволяет сократить необходимость использования стороннего программного обеспечения и значительно упрощает создание визуально привлекательных публикаций.

Заключение

В рамках данной статьи был рассмотрен подход к интеграции нейросетевых сервисов обработки изображений в социальную web-платформу. Были проанализированы основные проблемы публикации визуального контента в современных социальных сетях, а также рассмотрены ограничения встроенных инструментов редактирования изображений.

В ходе работы была описана архитектура клиент-серверной платформы, реализованной с использованием React, ASP.NET Core и PostgreSQL. Особое внимание было уделено интеграции внешнего нейросетевого API для автоматической обработки пользовательских изображений непосредственно внутри web-приложения.

Использование нейросетевых технологий позволяет значительно упростить процесс подготовки визуального контента, повысить удобство взаимодействия пользователей с платформой и сократить необходимость применения стороннего программного обеспечения для редактирования изображений.

Дальнейшее развитие системы может быть связано с внедрением дополнительных интеллектуальных функций, включая автоматическую генерацию описаний к публикациям, персонализированные рекомендации обработки изображений и расширение возможностей взаимодействия с мультимедийным контентом.

Литература:

1. Попков И. В., Курзаева Л. В. Использование React для разработки веб-приложений //Аллея науки. — 2018. — Т. 1. — №. 7. — С. 924–927.
2. Ерхов Р. В. Преимущества разработки веб-приложения на платформе asp. net core //Новые информационные технологии в научных исследованиях. — 2017. — С. 128–130.
3. Моргунов Е. П., Рогова Е. В., Лузанова П. В. PostgreSQL. Основы языка SQL //учеб. пособие/ЕП Моргунов. — 2018.