Tracefinity crea cajas y distribuciones personalizadas de Gridfinity al extraer de las fotografías los contornos de las herramientas. Los usuarios colocan las herramientas sobre un papel y las fotografían; el sistema sigue esos contornos, los guarda en una biblioteca personalizada y, posteriormente, permite preparar distribuciones específicas para cada proyecto.
El sistema ofrece funciones como ajustes de diseño y orificios opcionales para imanes. Tracefinity, que utiliza aprendizaje automático, funciona de manera predeterminada con un modelo local y compatible con CPU; también puede alojarse completamente en el propio servidor del usuario. Para formas más complejas o fotografías de baja calidad, también se puede utilizar opcionalmente una clave de API de Google Gemini.
Por qué es importante
Tracefinity ofrece a los usuarios que quieren organizar sus herramientas un enfoque que adapta el diseño de las cajas al equipamiento personal, en lugar de limitarlo a opciones prediseñadas. El proceso basado en fotografías permite preparar distribuciones independientes para distintos conjuntos de herramientas y conservarlas en la biblioteca para reutilizarlas posteriormente. El hecho de que pueda funcionar de forma local y alojarse en el propio servidor constituye una opción que reduce la necesidad de recurrir a servicios externos durante su uso; sin embargo, queda por determinar cómo repercutirá esta elección en los resultados obtenidos con formas complejas o fotografías de baja calidad. Aunque el uso opcional de Gemini ofrece una alternativa para estos casos, los usuarios podrían tener que elegir entre la precisión y la preferencia por el funcionamiento local.