L'entraînement des modèles est la base de la création de capacités de génération d'images personnalisées alimentées par l'IA. Lorsque tu entraînes un modèle Samsa, tu enseignes à l'IA à comprendre et à reproduire des sujets spécifiques, qu'il s'agisse de personnes, d'objets ou de styles artistiques. Le modèle apprend à partir des images que tu lui fournis et peut ensuite être utilisé pour générer de nouvelles images basées sur cet apprentissage.
Pour commencer à entraîner un modèle dans Samsa :
Va dans la section Modèles
Sélectionne « Créer un nouveau modèle »
Télécharge ton jeu de données d'entraînement.
Configure les paramètres de ton modèle
La variation de l'arrière-plan de tes images d'entraînement est cruciale pour plusieurs raisons :
Des arrière-plans différents aident le modèle à faire la distinction entre le sujet et son environnement
Des décors variés apprennent au modèle quelles sont les caractéristiques constantes d'un contexte à l'autre.
Les arrière-plans naturels sont souvent meilleurs que les décors artificiels des studios.
Inclure à la fois des arrière-plans simples et complexes pour améliorer la flexibilité du modèle.
Par exemple, si tu entraînes le modèle d'une tasse à café, inclus des images de celle-ci sur un bureau, dans une cuisine, à l'extérieur et dans différentes conditions d'éclairage. Cela permet d'apprendre au modèle à se concentrer sur les caractéristiques constantes de la tasse tout en comprenant comment elle apparaît dans différents contextes.
Les angles inclus dans ton ensemble de données d'entraînement déterminent directement les points de vue que ton modèle peut générer. Il s'agit d'un point de décision critique dans la création de l'ensemble de données.
Si tu veux que ton modèle génère plusieurs angles :
Commence par les angles cardinaux (avant, côté, arrière, vues à 45 degrés).
Inclure à la fois des perspectives à hauteur des yeux et des perspectives surélevées.
Pour les produits, montre tous les angles fonctionnels
Capture toutes les caractéristiques uniques à partir de plusieurs points de vue.
Envisage les cas d'utilisation les plus courants pour tes images générées.
Toutefois, si tu ne veux générer que des images de face, n'inclus que des images d'entraînement avec vue de face. Par exemple :
Les modèles de portrait destinés à des prises de vue de face uniquement.
Photos de produits qui doivent toujours montrer une vue spécifique
Les actifs de la marque qui doivent conserver une perspective cohérente
Matériel de marketing avec des angles de vue standardisés.
Ton choix d'angles doit s'aligner sur les besoins spécifiques de ta génération. Chaque angle que tu inclus indique au modèle « c'est une façon valable de montrer ce sujet ». Assure-toi que cela correspond à tes intentions.
L'éclairage affecte considérablement l'apparence des sujets, et ton modèle doit comprendre ces variations :
La lumière du jour (matin, midi et soir)
Éclairage intérieur artificiel (chaud et froid)
Éclairage directionnel qui met en évidence des caractéristiques spécifiques
L'éclairage diffus qui montre la forme générale
Interactions d'ombres qui démontrent la profondeur et la dimension
Un mauvais éclairage dans les images d'entraînement se traduit souvent par des modèles qui ont du mal à placer les ombres et à obtenir un éclairage réaliste dans les images générées.
Nous recommandons un minimum de 10 images d'entraînement différentes par style, sujet ou produit. Voici pourquoi ce nombre est important :
Avantages d'un ensemble de données de plus de 10 images :
Fournit suffisamment de données pour la reconnaissance des formes.
Réduit l'inflexibilité du modèle et les biais
Minimise l'impact des détails indésirables
Permet un apprentissage adéquat des caractéristiques
La qualité reste primordiale - un petit ensemble d'excellentes images est souvent plus performant qu'un grand ensemble d'images de mauvaise qualité.
Pour construire un modèle complet, il faut inclure ces types de prises de vue essentiels :
Prises de vue complètes :
Établissent les proportions générales et l'échelle
Montrer le sujet complet dans son contexte
Démontrer un positionnement et une position naturels
Aider le modèle à comprendre la composition complète
Prises de vue moyennes :
Capturer la distance d'interaction régulière
Montrer les perspectives d'observation courantes
Équilibrer les détails avec le contexte
Démontrer les cas d'utilisation typiques
Prises de vue détaillées :
Mettre en évidence des caractéristiques et des textures spécifiques
Montrer les petits éléments importants
Capturer les qualités de surface et les matériaux
Fournir une référence pour les détails fins
Toutes les images doivent répondre à ces spécifications techniques :
Résolution minimale : 1024x1024 px ou 1920x1080 px
Mise au point nette sur le sujet
Définition claire sans flou
Pas de pixellisation ni d'artefacts de compression
Qualité constante dans l'ensemble des données
Pour entraîner des modèles de personnes :
Conserver une apparence cohérente d'une image à l'autre
Choisir des photos récentes prises dans un court laps de temps
Inclure des expressions et des poses caractéristiques
Considère attentivement les caractéristiques permanentes (comme les lunettes) et montre-les sur toutes les images si elles doivent faire l'objet d'un entraînement.
Données incohérentes
Mélanger différentes versions de produits
Inclure des variations temporaires du sujet
Utiliser un éclairage ou un traitement incohérent
Perspectives limitées
Ne montrer que des vues de face lorsque plusieurs angles sont nécessaires
Oublier des angles importants
Insuffisance de la variété de l'environnement
Mauvaise sélection des types
Définitions trop restrictives des types
Descriptions trop générales
Attributs contradictoires
Pour les entreprises clientes qui ont besoin d'un développement de modèle spécialisé, Samsa propose des services de formation professionnelle, notamment :
La curation d'ensembles de données personnalisés
Configuration optimisée des types
Réglage des performances
Soutien à l'intégration et programme de réussite
Contacte enterprise@samsa.ai pour des solutions d'entreprise.
Éléments requis :
Vues complètes du visage (uniquement sous les angles prévus)
Diverses expressions
Différentes conditions d'éclairage
Style personnel cohérent
Différents contextes environnementaux
Éléments requis :
Angles de vue requis (frontaux ou multi-angles selon les besoins)
Photos de détails des caractéristiques principales
Plans de référence à l'échelle
Divers scénarios d'utilisation
Différentes conditions d'éclairage
N'oublie pas ces points essentiels :
Les modèles ne peuvent générer que sur la base de modèles appris
Les perspectives manquantes seront approximées
Les caractéristiques cohérentes dans l'entraînement seront persistantes dans la sortie.
La qualité des données d'entraînement influence directement la qualité de la sortie
Ton modèle est prêt à être utilisé lorsque :
Les tentatives de génération correspondent étroitement aux données d'entraînement.
Les caractéristiques cohérentes apparaissent de manière fiable
Le sujet est reconnaissable sous de nouveaux angles
Le style et la qualité restent stables d'une génération à l'autre
