Budżet: 2500 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry
Mam 10-letnie doświadczenie w programowaniu. Jestem gotów podjąć się realizacji i omówić wszystko bardziej szczegółowo.
Piszcie, będę zadowolony ze współpracy.
Z poważaniem, Ołeksij.
Budżet: 777 UAH Termin: 7 dni
Dzień dobry, jestem gotów zrobić backend - cloud firebase, lub na przykład python customowo i wdrożyć na serwerze VPS, mam ogromne doświadczenie w pracy z zakupami w aplikacji. Bezpłatnie doradzę w wszystkich kwestiach.
Budżet: 27000 UAH Termin: 7 dni
Dzień dobry!
Robicie analog FaceApp (generacja fryzur, zmiana wieku/płci, tła) i szukacie inżyniera, który zamknie backend z kolejkami, wdroży modele ML i odpowiednio połączy API z aplikacją iOS.
Jestem starszym programistą iOS z silnym naciskiem na Generative AI i Computer Vision. Niedawno budowałem skomplikowany pipeline retuszu i stylizacji zdjęć: wdrażałem Flux 2, połączenia SDXL + ControlNet + IP-Adapter (dla dokładnego zachowania kształtu twarzy/obiektu przy przenoszeniu stylu), a także modele segmentacji (SAM, BiRefNet, Florence-2). Cały backend, API, praca z instancjami GPU (VastAI) i kolejki piszę od podstaw (w Pythonie/FastAPI).
Chcę od razu uchronić was przed błędem: bezpośrednie używanie Web View do obejścia 30% prowizji Apple za funkcje cyfrowe (filtry AI) — to 99% szans na otrzymanie permanentnego bana (odrzucenia) podczas przeglądu. Apple sprawdza to automatycznie i ręcznie. Ale są bezpieczne wzorce architektoniczne (na przykład zakup subskrypcji na zewnętrznej stronie przed pobraniem - szczegóły możemy omówić w korespondencji).
Proponuję rozmowę telefoniczną lub omówienie szczegółów w korespondencji — opowiem, jak najlepiej zbudować kolejki GPU (aby nie przepłacać za serwery), i uzgodnimy architekturę paywalla. Praca przez Safe.
Budżet: 27000 UAH Termin: 90 dni
Budżet na pierwszy etap roboczy ustawiłbym na 1 200 000 UAH i czas realizacji na 90 dni. Dokładna cena zależy od tego, czy tworzymy własne modele, korzystamy z gotowych API AI, czy budujemy hybrydę. W kwestii płatności jest pewien niuans - obejście 30% Apple przez WebView dla subskrypcji cyfrowych może prowadzić do odrzucenia aplikacji, dlatego trzeba wybrać prawnie i technicznie stabilny schemat =/
W architekturze widzę to jako oddzielny backend do przetwarzania obrazów, kolejkę zadań, przechowywanie oryginałów i wyników z politykami usuwania, API dla iOS, monitorowanie jakości generacji, limity, subskrypcje i ochrona przed nadużyciami. Dla poziomu FaceApp krytyczne są nie tylko modele, ale także szybkość, stabilność, prywatność i powtarzalna jakość wyników. Zobaczcie, tu jest niuans - bez prototypu na 2-3 kluczowych filtrach ocena jakości będzie zbyt teoretyczna, a teoria w takich projektach czasami pięknie tonie w pikselach.
Pytania do dokładnej oceny
> Jakie 2-3 funkcje AI powinny znaleźć się w pierwszej wersji - wiek, płeć, uśmiech, tło, fryzury, makijaż
> Oczekujecie własnych modeli z uczeniem, czy dopuszczalne są zewnętrzne usługi na początku, jeśli jakość będzie wystarczająca
Podobne przypadki Ingello
> https://business.ingello.com/vorfahr - AI i automatyzacja produktów, bliskie pod względem złożoności logiki backendu i integracji
> https://business.ingello.com/fractal - architektura agencji i AI dla złożonych procesów
> https://business.ingello.com/prime-eva - e-commerce i logika biznesowa subskrypcyjna, pośrednio przydatna w kwestii płatności i modelu produktu
Główny landing dla Freelancehunt
> https://systems-fl.ingello.com
Budżet: 14000 UAH Termin: 1 dzień
Cześć!
Twój projekt wymaga nie tylko integracji AI, ale także zbudowania skalowalnej infrastruktury do przetwarzania obrazów o wysokiej wydajności i jakości. Takie zadania najskuteczniej rozwiązujemy w naszym zespole.
W Mobiwolf od ponad 15 lat rozwijamy rozwiązania mobilne i systemy backendowe, w tym integracje AI, przetwarzanie obrazów, modele subskrypcyjne oraz wysokoobciążone API.
Dla takiego projektu oferujemy:
* skalowalny backend (Node.js/NestJS lub Python/FastAPI);
* integrację nowoczesnych modeli AI (Stable Diffusion, Flux, GAN, OpenAI i inne API) lub własnych rozwiązań ML;
* kolejkę przetwarzania obrazów (Redis/RabbitMQ + GPU workers) dla stabilnej wydajności;
* bezpieczne przechowywanie zdjęć z uwzględnieniem wymogów prywatności;
* REST API do interakcji z Twoim frontendem;
* integrację subskrypcji i płatności z uwzględnieniem wymogów App Store i Google Play;
* pomoc w publikacji i dalszym wsparciu produktu.
Podobne projekty wymagają starannego projektowania architektury, aby zapewnić wysoką jakość przetwarzania i możliwość dalszej skalowalności bez przeróbek systemu.
Chętnie omówimy Twoje wymagania, zalecany stos technologiczny, terminy realizacji i zaproponujemy optymalną architekturę projektu.
Z poważaniem,
Zespół Mobiwolf
https://mobiwolf.com/
Budżet: 1234 UAH Termin: 3 dni
Cześć!
Mam potrzebne doświadczenie.
Piszcie na prywatne, chętnie pomogę!
Budżet: 27000 UAH Termin: 30 dni
Mam doświadczenie w tworzeniu usług AI, integracji modeli sieci neuronowych oraz budowaniu skalowalnych rozwiązań backendowych. Mogę zrealizować API do przetwarzania obrazów, kolejkę zadań, przechowywanie danych użytkowników, integrację filtrów AI oraz przygotować architekturę zaprojektowaną na wysokie obciążenie. Pomogę również z integracją modelu subskrypcyjnego i płatności z uwzględnieniem wymagań platform.
Budżet: 27000 UAH Termin: 70 dni
Cześć 👋
Specjalizuję się w backendzie i integracjach AI — to dokładnie twój przypadek. Pracowałem z przetwarzaniem obrazów, kolejkami zadań i modelami generatywnymi (Stable Diffusion, GAN, zewnętrzne API sieci neuronowych). Ustawiałem również subskrypcje przez WebView, aby nie oddawać prowizji Apple.
Co zrobię: backend do przesyłania i wydawania zdjęć, podłączenie efektów AI (wiek, płeć, fryzury, makijaż, tła), kolejka przetwarzania z optymalizacją szybkości, prywatne przechowywanie zdjęć, płatność z subskrypcją oraz API pod twój frontend.
Poziom jakości utrzymuję nie gorszy niż FaceApp — dla mnie ważny jest stabilny produkt, a nie „żeby jakoś działało”.
💲 Orientacyjna kwota $9 000 – $14 000, dokładną liczbę podam po ustaleniu liczby filtrów w MVP i czy będzie własny model ML.
Całą część techniczną biorę na siebie — nie będziesz musiał zagłębiać się w backend. Pisz 😎
Budżet: 27000 UAH Termin: 30 dni
Cześć!
Nazywam się Aleksiej, reprezentuję zespół NC-1. Dokładnie zapoznaliśmy się z Twoim projektem. Mamy głęboką ekspertyzę w zakresie tworzenia rozwiązań mobilnych (iOS/Android) oraz budowania architektur do przetwarzania treści multimedialnych, co jest kluczowym czynnikiem dla produktu na poziomie FaceApp.
Dlaczego nasz zespół nadaje się do realizacji Twojego projektu:
Ekspertyza w Mobile & Image Processing: Pracowaliśmy z CameraX (Android) oraz nowoczesnymi frameworkami SwiftUI/SwiftData (iOS), dlatego rozumiemy, jak optymalizować proces ładowania i przesyłania obrazów między klientem a serwerem. Wiemy, jak pracować z mediami bez utraty jakości.
Backend & ML/CV Integracja: Rozumiemy, że FaceApp to nie tylko sieć neuronowa, ale także wysoko obciążony backend. Mamy doświadczenie w wdrażaniu i integracji modeli Stable Diffusion, architektur GAN oraz innych rozwiązań do przetwarzania zdjęć. Wiemy, jak zbudować kolejkę przetwarzania (przez RabbitMQ/Redis), aby użytkownik nie czekał "wieczność", a otrzymywał szybki odzew.
Infrastruktura & Prywatność: Rozumiemy krytyczność przechowywania zdjęć użytkowników. Realizujemy bezpieczne magazyny (zgodne z S3) z zachowaniem wszystkich standardów prywatności.
Subskrypcje & Płatności: Mamy doświadczenie w integracji systemów subskrypcyjnych, w tym In-App Purchases (RevenueCat), oraz realizacji strategii Web-View do zarządzania płatnościami, co pozwoli Ci zoptymalizować prowizje.
Nasze podejście techniczne:
AI Layer: Dobór i dalsze szkolenie modeli pod Twoje zadania (starzenie, zmiana płci, makijaż). Ocenimy zasadność użycia zewnętrznych API w porównaniu do wdrażania własnych modeli na klastrach GPU.
Wydajność: Użycie Fastlane do automatyzacji budów oraz Firebase do monitorowania stabilności (Crashlytics).
Backend: Tworzenie skalowalnego API (Node.js/Python), zdolnego do przetwarzania strumienia zadań na serwerach GPU.
Rozumiemy wymagania dotyczące jakości "nie gorszej niż FaceApp" i jesteśmy gotowi omówić architekturę (wybór między natywnymi serwerami GPU a rozwiązaniami chmurowymi).
Czy jesteś gotów omówić szczegóły projektu podczas rozmowy technicznej?
Z poważaniem,
Aleksiej, zespół NC-1 Engineering Group
Budżet: 27000 UAH Termin: 40 dni
Większość aplikacji fotograficznych traci użytkowników z powodu wolnego przetwarzania lub słabych filtrów AI. Kluczem do rozwiązania podobnego do FaceApp jest równowaga między mocą obliczeniową a jakością wizualizacji. System składa się z kilku etapów: ładowanie do CDN, rozproszona obróbka zadań w klastrach GPU, asynchroniczna kolejka w celu przyspieszenia odpowiedzi.
Najpierw należy określić, które konkretne sieci neuronowe wykorzystać — gotowe rozwiązania (GAN) czy wytrenowane od podstaw. Ma to wpływ na szybkość inferencji i wymagania dotyczące serwerów. Praca z web view dla płatności wymaga dodatkowego opracowania architektury z powodu ograniczeń Apple.
Ważne będzie przeprowadzenie testów obciążeniowych na etapie projektowania — wstępne modelowanie 1000 jednoczesnych przetworzeń z różnymi filtrami. Prywatność danych pozostanie priorytetem na każdym etapie.
Czy potrzebne są już gotowe API stuby dla frontendu, czy integracja API będzie całkowicie synchroniczna z frontendem?
Budżet: 27000 UAH Termin: 80 dni
Cześć! Mogę zrealizować Twoje zamówienie, ponieważ mam praktyczne doświadczenie w tworzeniu wysokowydajnych backendów do przetwarzania mediów, integracji modeli dyfuzyjnych i GAN, a także w tworzeniu mobilnych architektur klient-serwer (Swift/Node.js/Python).
Aby uzyskać jakość na poziomie FaceApp, klasyczna Stable Diffusion „z pudełka” będzie niewystarczająca — potrzebna jest tutaj kombinacja punktowych architektur sieci neuronowych, uruchomionych na szybkich GPU.
Proponowane podejście i architektura AI:
Stos sieci neuronowych (AI Engines):
Zmiana wieku, płci, uśmiechu: Aby natychmiastowo i realistycznie zmienić mimikę i anatomię twarzy (bez halucynacji), wykorzystamy modele GAN (np. architektury oparte na StyleGAN3 / SAM) lub specjalistyczne modele do spójnej edycji (takie jak Ip-Adapter / ControlNet InstantID dla Stable Diffusion XL / Flux.1). To pozwoli na zmianę fryzur czy makijażu, zachowując 100% tożsamości początkowej twarzy.
Zamiana tła: Zintegrujemy szybką model segmentacji SAM 2 (Segment Anything) lub RMBG do oddzielania sylwetki człowieka od tła w milisekundy.
Backend i Kolejka przetwarzania (Wysoki Ładunek):
Stos: Python (FastAPI) dla AI-workerów (poprzez bezpośrednią pracę z PyTorch/CUDA) + Node.js (NestJS) lub FastAPI jako brama API dla aplikacji mobilnej. Kolejki (Optymalizacja szybkości): Przetwarzanie zdjęć odbywa się przez Celery / Redis. Ciężkie sieci neuronowe są stale trzymane w pamięci operacyjnej GPU (VRAM) — serwer nie traci czasu na uruchamianie modelu dla każdego użytkownika, przetwarzanie trwa od 1 do 3 sekund. Ominięcie 30% prowizji Apple (Web3 / Stripe Webview): Na backendzie realizujemy moduł subskrypcyjny (Subscriptions) przez Stripe lub Paddle. W aplikacji mobilnej (Swift) tworzony jest izolowany ekran płatności WKWebView. Backend generuje zabezpieczony link sesyjny do płatności, powiązany z user_id użytkownika aplikacji. Po pomyślnym przeprowadzeniu transakcji przez Stripe, Webhook aktualizuje status w bazie danych, a aplikacja natychmiast otwiera funkcje Premium.
Przechowywanie i Prywatność:
Przechowywanie oryginałów i wyników w Cloudflare R2 (bez opłat za ruch wychodzący). Zdjęcia są automatycznie usuwane po $N$ godzinach od sesji (ochrona prywatności i oszczędność miejsca).
Mój GitHub: https://github.com/onyx144
Termin 80 dni
Cena: 3000$
Budżet: 27000 UAH Termin: 1 dzień
Cześć, mam doświadczenie w tworzeniu aplikacji IOS
Piszesz na prywatne - omówimy szczegóły
Będę szczęśliwy, że mogę Ci pomóc!
Budżet: 27000 UAH Termin: 45 dni
Cześć!
Jestem programistą Full-Stack z dużym doświadczeniem w zakresie rozwoju mobilnego i logiki serwerowej!
Mam potwierdzone doświadczenie w tworzeniu wysokoobciążonych backendów, optymalizacji kolejek (Celery/Redis/RabbitMQ) oraz integracji modeli AI generatywnego (GAN, Stable Diffusion, API).
Jak proponuję zrealizować część techniczną:
Stos dla backendu - Fastify/Node.js lub Python (FastAPI) - idealny do pracy z bibliotekami ML i asynchronicznego przetwarzania obrazów.
Kolejka i prędkość - dla natychmiastowej reakcji (jak w FaceApp) skonfigurujemy pamięć podręczną i rozproszoną kolejkę zadań (Redis + Celery). Użytkownik od razu otrzymuje status przetwarzania, a serwer nie pada z powodu napływu.
Integracja AI - podłączymy najlepsze modele przez niestandardowe API (lub uruchomimy własne na AWS/RunPod, aby zaoszczędzić na dystansie) z precyzyjnym dostrajaniem promptów dla idealnej zmiany płci/wieku bez "artefaktów".
Obejście 30% App Store - zrealizujemy niezawodne Web Pay przez backend (Stripe/Paddle) z generowaniem sesji i webhookami dla natychmiastowego przyznania dostępu premium na backendzie.
Mój stos i technologie - Swift (do pomocy w integracji API na froncie), Node.js, Docker, AWS S3, Redis, CoreML/Diffusers.
Czas realizacji 5–7 tygodni
Koszt od 4 800 USD - ostatecznie po omówieniu metod API i architektury.
Moje portfolio i przykłady podobnych integracji:
https://www.kisolid.com/ru/portfolio
Jestem gotów na rozmowę!
Budżet: 27000 UAH Termin: 75 dni
mamy już prawie gotową architekturę takiego edytora zdjęć AI, można szybko dostosować i uruchomić pierwszy działający wariant, możemy to omówić tutaj, jestem w kontakcie ))
spójrz, jest tu niuans dotyczący płatności - opcja z web view do obejścia prowizji musi być sprawdzona według kraju sklepu i zasad Apple, ponieważ dla subskrypcji cyfrowych często wymagany jest In-App Purchase lub oddzielne uprawnienie
Dlatego proponowałbym iść etapami - prototyp przetwarzania zdjęć, kolejka zadań, prywatne przechowywanie, pierwsze 2-3 filtry, a potem rozszerzenie do pełnego zestawu efektów
według oceny pierwszy działający etap - 650000 UAH i 75 dni, a pełny poziom FaceApp ze wszystkimi filtrami prawdopodobnie będzie osobną mapą drogową po testach modeli
https://business.ingello.com/vorfahr - blisko w zakresie logiki AI, automatyzacji i architektury produktu
https://business.ingello.com/fractal - przykład skomplikowanego systemu z logiką agentową i skalowalnymi scenariuszami
https://systems-fl.ingello.com - główny profil Ingello Systems dla giełdy
trzeba wyjaśnić dwa punkty
- jakie 2-3 filtry powinny być pierwsze do sprawdzenia jakości - wiek, płeć, uśmiech czy tło
- modele już zostały wybrane czy trzeba z naszej strony dobrać zestaw i sprawdzić jakość na waszych zdjęciach
z odczucia, kluczowe ryzyko tutaj nie leży w samym backendzie, ale w jakości realizacji filtrów na rzeczywistych zdjęciach i stabilnej kolejce bez długiego oczekiwania =/
Budżet: 25000 UAH Termin: 30 dni
Dzień dobry! Mamy doświadczenie w tworzeniu systemów o wysokim obciążeniu do przetwarzania obrazów z wykorzystaniem CoreML oraz integracji modeli sieci neuronowych. Realizujemy architekturę backendu do szybkiego przetwarzania zdjęć i skalowalnego API dla Twojej aplikacji. Jesteśmy gotowi omówić szczegóły integracji i optymalizacji pipeline'ów przetwarzania.
