Predicción, con contexto.
El modelo estima qué zonas pueden destacar visualmente. No registra ojos, no incluye participantes y no determina lo que una persona comprende, siente o comprará.
NeuroLab · Predicción de atención con IA
¿Qué destacaen tu pieza?
Sube un anuncio, empaque, post o foto y mira dónde se va la mirada primero, en segundos. Todo se procesa aquí, en tu navegador.
o arrástrala aquíJPG, PNG o WebP
Tu imagen no sale de tu dispositivo. No se guarda ni se envía.
- Sube tu piezaUna foto o un diseño final.
- La IA prediceDónde mira la gente primero.
- Compara y descargaOriginal, mapa y superposición.
Ejemplo visual · todavía sin análisis
Elige una imagen o prueba la pieza de ejemplo. JPG, PNG o WebP · hasta 12 MB.
Tu foto, aquí.
El procesamiento ocurre en tu navegador. La imagen no se sube, no se guarda en una cuenta y no se envía a un proveedor externo. Al cerrar la página, se descarta.
De la estimación al estudio.
Para responder preguntas reales de atención, diseñamos una investigación con participantes y tecnología de medición. Conocer NeuroLab
Método, límites y créditos
FastSal (SALICON A) estima saliencia espacial en una imagen estática. La visualización normaliza cada resultado por separado: sirve para exploración, no para comparar porcentajes entre piezas. Puede reflejar sesgos de su entrenamiento y del centro de la imagen. Funciona con fotografías y diseños, pero su respuesta no valida una campaña.
La primera ejecución carga aproximadamente 29 MB de modelo y motor locales. El mapa se adapta a la proporción de tu imagen; la exportación llega hasta 1600 px en el lado mayor. No se generan recorridos de mirada ni tiempos de fijación.
Modelo y código: FastSal · Feiyan Hu & Kevin McGuinness · Apache-2.0. Motor de inferencia: ONNX Runtime Web 1.30.0 · MIT. Licencias: FastSal, ONNX Runtime, Red Hat Display.