Das Modelltraining ist die Grundlage für die Erstellung benutzerdefinierter KI-gestützter Bildgenerierungsfunktionen. Wenn du ein Samsa-Modell trainierst, bringst du der KI bei, bestimmte Motive zu verstehen und zu reproduzieren, egal ob es sich um Menschen, Objekte oder künstlerische Stile handelt. Das Modell lernt aus den von dir bereitgestellten Bildern und kann später verwendet werden, um auf der Grundlage dieses Lernens neue Bilder zu generieren.
So trainierst du ein Modell in Samsa:
Gehe zum Abschnitt „Modelle“
Wähle „Neues Modell erstellen“
Lade deinen Trainingsdatensatz hoch
Konfiguriere deine Modellparameter
Die Variation des Hintergrunds in deinen Trainingsbildern ist aus mehreren Gründen von entscheidender Bedeutung:
Unterschiedliche Hintergründe helfen dem Modell, zwischen dem Motiv und seiner Umgebung zu unterscheiden
Durch unterschiedliche Einstellungen lernt das Modell, welche Merkmale in verschiedenen Kontexten konstant sind
Natürliche Hintergründe sind oft besser als künstliche Studioeinstellungen
Füge sowohl einfache als auch komplexe Hintergründe hinzu, um die Flexibilität des Modells zu verbessern
Wenn du beispielsweise ein Modell für eine Kaffeetasse trainierst, füge Bilder davon auf einem Schreibtisch, in einer Küche, im Freien und bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen hinzu. Dadurch lernt das Modell, sich auf die konstanten Merkmale der Tasse zu konzentrieren und gleichzeitig zu verstehen, wie sie in verschiedenen Kontexten erscheint.
Die in deinem Trainingsdatensatz enthaltenen Winkel bestimmen direkt, welche Blickwinkel dein Modell generieren kann. Dies ist ein entscheidender Entscheidungspunkt bei der Erstellung des Datensatzes.
Wenn dein Modell aus mehreren Winkeln generiert werden soll:
Beginne mit den Hauptwinkeln (Vorder-, Seiten-, Rückansicht, 45-Grad-Ansicht)
Nimm sowohl Augenhöhe als auch erhöhte Perspektiven auf
Zeige bei Produkten alle funktionalen Winkel
Erfasse alle einzigartigen Merkmale aus mehreren Blickwinkeln
Berücksichtige die häufigsten Anwendungsfälle für deine generierten Bilder
Wenn du jedoch nur Bilder von vorne generieren möchtest, füge nur Trainingsbilder von vorne hinzu. Zum Beispiel:
Porträtmodelle, die nur für Frontalaufnahmen gedacht sind
Produktfotos, die immer eine bestimmte Ansicht zeigen sollten
Markenwerte, die eine einheitliche Perspektive beibehalten müssen
Marketingmaterialien mit standardisierten Blickwinkeln
Die von dir gewählten Blickwinkel sollten auf deine spezifischen Anforderungen an die Generierung abgestimmt sein. Jeder von dir aufgenommene Blickwinkel vermittelt dem Modell, dass dies eine gültige Art ist, dieses Motiv darzustellen. Stelle sicher, dass dies deinen Absichten entspricht.
Die Beleuchtung hat einen großen Einfluss darauf, wie Motive dargestellt werden, und dein Modell muss diese Variationen verstehen:
Natürliches Tageslicht (morgens, mittags und abends)
Künstliche Innenbeleuchtung (warm und kalt)
Gerichtete Beleuchtung, die bestimmte Merkmale hervorhebt
Diffuse Beleuchtung, die die Gesamtform zeigt
Schatteninteraktionen, die Tiefe und Dimension zeigen
Schlechte Beleuchtung in Trainingsbildern führt oft dazu, dass Modelle mit der Platzierung von Schatten und realistischer Beleuchtung in generierten Bildern zu kämpfen haben.
Wir empfehlen mindestens 10 verschiedene Trainingsbilder pro Stil, Motiv oder Produkt. Hier ist der Grund, warum diese Zahl wichtig ist:
Vorteile eines Datensatzes mit mehr als 10 Bildern:
Liefert ausreichend Daten für die Mustererkennung
Reduziert die Inflexibilität und Voreingenommenheit des Modells
Minimiert die Auswirkungen unerwünschter Details
Ermöglicht das Erlernen der richtigen Merkmale
Die Qualität steht weiterhin an erster Stelle – eine kleinere Gruppe hervorragender Bilder ist oft besser als eine größere Gruppe minderwertiger Bilder.
Um ein umfassendes Modell zu erstellen, sollten diese grundlegenden Aufnahmetypen enthalten sein:
Vollaufnahmen:
Festlegung der Gesamtproportionen und des Maßstabs
Darstellung des vollständigen Motivs im Kontext
Demonstration natürlicher Positionierung und Haltung
Unterstützung des Modells beim Verständnis der vollständigen Komposition
Mittlere Aufnahmen:
Erfassung der normalen Interaktionsentfernung
Darstellung gängiger Betrachtungsperspektiven
Ausgewogenheit von Details und Kontext
Typische Anwendungsfälle demonstrieren
Detailaufnahmen:
Besondere Merkmale und Texturen hervorheben
Wichtige kleine Elemente zeigen
Oberflächenbeschaffenheit und Materialien erfassen
Referenz für feine Details bieten
Alle Bilder sollten diese technischen Spezifikationen erfüllen:
Mindestauflösung: 1024 x 1024 px oder 1920 x 1080 px
Scharfes Bild des Motivs
Klare Definition ohne Unschärfe
Keine Pixelbildung oder Kompressionsartefakte
Einheitliche Qualität im gesamten Datensatz
Für Trainingsmodelle von Personen:
Einheitliches Erscheinungsbild in allen Bildern
Auswahl aktueller Fotos, die innerhalb eines kurzen Zeitraums aufgenommen wurden
Einbeziehung charakteristischer Gesichtsausdrücke und Posen
Dauerhafte Merkmale (wie Brillen) sorgfältig berücksichtigen und auf allen Bildern zeigen, wenn sie trainiert werden sollen
Inkonsistente Daten
Vermischung verschiedener Produktversionen
Einbeziehung vorübergehender Variationen des Motivs
Verwendung inkonsistenter Beleuchtung oder Verarbeitung
Begrenzte Perspektiven
Nur Frontalansichten, wenn mehrere Blickwinkel erforderlich sind
Fehlende wichtige Blickwinkel
Unzureichende Umgebungsvielfalt
Schlechte Typenauswahl
Zu restriktive Typdefinitionen
Zu allgemeine Beschreibungen
Widersprüchliche Attribute
Für Unternehmenskunden, die eine spezialisierte Modellentwicklung benötigen, bietet Samsa professionelle Schulungsdienstleistungen an, darunter:
Individuelle Datensatz-Kuration
Optimierte Typkonfiguration
Leistungsoptimierung
Integrationsunterstützung und Erfolgsprogramm
Kontaktieren Sie enterprise@samsa.ai für Unternehmenslösungen.
Erforderliche Elemente:
Ansichten des gesamten Gesichts (nur aus den vorgesehenen Winkeln)
Verschiedene Gesichtsausdrücke
Unterschiedliche Lichtverhältnisse
Einheitlicher persönlicher Stil
Verschiedene Umgebungskontexte
Erforderliche Elemente:
Erforderliche Blickwinkel (nur von vorne oder je nach Bedarf aus mehreren Winkeln)
Detailaufnahmen der wichtigsten Merkmale
Maßstabsreferenzaufnahmen
Verschiedene Anwendungsszenarien
Unterschiedliche Lichtverhältnisse
Beachte diese wichtigen Punkte:
Modelle können nur auf der Grundlage erlernter Muster generiert werden
Fehlende Perspektiven werden angenähert
Konsistente Merkmale im Training werden in der Ausgabe beibehalten
Die Qualität der Trainingsdaten wirkt sich direkt auf die Ausgabequalität aus
Ihr Modell ist einsatzbereit, wenn:
Die Generierungsversuche den Trainingsdaten sehr ähnlich sind
Konsistente Merkmale zuverlässig erscheinen
Das Subjekt aus neuen Blickwinkeln erkennbar ist
Stil und Qualität über Generationen hinweg stabil bleiben
