L'addestramento dei modelli è alla base della creazione di capacità di generazione di immagini personalizzate basate sull'intelligenza artificiale. Quando addestri un modello Samsa, insegni all'IA a comprendere e riprodurre soggetti specifici, siano essi persone, oggetti o stili artistici. Il modello impara dalle immagini che gli fornisci e può essere utilizzato in seguito per generare nuove immagini basate su questo apprendimento.
Per iniziare ad addestrare un modello in Samsa:
Vai alla sezione Modelli
Seleziona “Crea un nuovo modello”.
Carica il tuo set di dati di addestramento
Configura i parametri del modello
La variazione dello sfondo nelle immagini di allenamento è fondamentale per diversi motivi:
Sfondi diversi aiutano il modello a distinguere il soggetto dall'ambiente circostante.
La varietà delle ambientazioni insegna al modello quali sono le caratteristiche costanti nei vari contesti.
Gli sfondi naturali sono spesso migliori delle ambientazioni artificiali di uno studio.
Includi sfondi semplici e complessi per migliorare la flessibilità del modello.
Ad esempio, se stai addestrando il modello di una tazza di caffè, includi immagini di questa tazza su una scrivania, in cucina, all'aperto e in diverse condizioni di luce. In questo modo il modello imparerà a concentrarsi sulle caratteristiche costanti della tazza e a capire come appare in contesti diversi.
Gli angoli inclusi nel set di dati di formazione determinano direttamente i punti di vista che il modello può generare. Si tratta di un punto critico nella creazione del set di dati.
Se vuoi che il tuo modello generi da più angolazioni:
Inizia con gli angoli cardinali (vista frontale, laterale, posteriore, a 45 gradi).
Includi sia le prospettive dall'alto che quelle dall'alto.
Per i prodotti, mostra tutti gli angoli funzionali
Cattura tutte le caratteristiche uniche da più punti di vista.
Considera i casi d'uso più comuni per le tue immagini generate.
Tuttavia, se vuoi generare solo immagini frontali, includi solo immagini di formazione con vista frontale. Ad esempio:
Modelli di ritratto destinati solo a scatti frontali
Foto di prodotti che devono sempre mostrare una vista specifica
Beni del marchio che devono mantenere una prospettiva coerente
Materiali di marketing con angoli di visualizzazione standardizzati
La scelta delle angolazioni deve essere in linea con le tue specifiche esigenze di generazione. Ogni angolazione che includi dice al modello “questo è un modo valido per mostrare questo soggetto”. Assicurati che corrisponda alle tue intenzioni.
L'illuminazione influisce notevolmente sull'aspetto dei soggetti e il tuo modello deve comprendere queste variazioni:
Luce naturale (mattina, mezzogiorno e sera)
Illuminazione artificiale interna (calda e fredda)
Illuminazione direzionale che evidenzia caratteristiche specifiche
Illuminazione diffusa che mostra la forma generale
Interazioni con le ombre che dimostrano profondità e dimensione
Una scarsa illuminazione nelle immagini di addestramento spesso porta a modelli che faticano a posizionare le ombre e a creare un'illuminazione realistica nelle immagini generate.
Raccomandiamo un minimo di 10 immagini di addestramento diverse per stile, soggetto o prodotto. Ecco perché questo numero è importante:
Vantaggi di un set di dati con più di 10 immagini:
Fornisce dati sufficienti per il riconoscimento dei modelli
Riduce l'inflessibilità del modello e le distorsioni
Riduce al minimo l'impatto dei dettagli indesiderati
Permette un corretto apprendimento delle caratteristiche
La qualità rimane fondamentale: un set più piccolo di immagini eccellenti spesso supera un set più grande di immagini di scarsa qualità.
Per costruire un modello completo, includi questi tipi di scatti essenziali:
Scatti completi:
Stabiliscono le proporzioni e la scala generale
Mostrare il soggetto completo nel contesto
Dimostrare il posizionamento e la posizione naturale
Aiutano il modello a comprendere la composizione completa
Scatti medi:
Catturano la distanza di interazione regolare
Mostra le prospettive di osservazione più comuni
Bilanciare i dettagli con il contesto
Dimostrare casi d'uso tipici
Scatti di dettaglio:
Evidenziano caratteristiche e texture specifiche
Mostra piccoli elementi importanti
Cattura le qualità delle superfici e dei materiali
Forniscono un riferimento per i dettagli più fini
Tutte le immagini devono soddisfare le seguenti specifiche tecniche:
Risoluzione minima: 1024x1024 px o 1920x1080 px
Messa a fuoco nitida del soggetto
Definizione chiara senza sfocature
Assenza di pixel o artefatti di compressione
Qualità coerente in tutto il set di dati
Per l'addestramento di modelli di persone:
Mantenere un aspetto coerente tra le immagini
Scegliere foto recenti, scattate in un breve lasso di tempo.
Includere espressioni e pose caratteristiche
Considerare attentamente i tratti permanenti (come gli occhiali) e mostrarli in tutte le immagini se devono essere oggetto di formazione.
Dati incoerenti
Mischiare versioni diverse di prodotti
Includere variazioni temporanee dei soggetti
Utilizzo di illuminazione o elaborazione incoerente
Prospettive limitate
Mostrare solo viste frontali quando sono necessarie più angolazioni
Mancano angolazioni importanti
Insufficiente varietà ambientale
Scarsa selezione dei tipi
Definizioni di tipo troppo restrittive
Descrizioni troppo generiche
Attributi contrastanti
Per i clienti aziendali che richiedono lo sviluppo di modelli specializzati, Samsa offre servizi di formazione professionale che comprendono:
Curatela di set di dati personalizzati
Configurazione ottimizzata dei tipi
Messa a punto delle prestazioni
Supporto all'integrazione e programma di successo
Contatta enterprise@samsa.ai per le soluzioni aziendali.
Elementi richiesti:
Visione completa del viso (solo da angolazioni previste)
Varie espressioni
Diverse condizioni di luce
Stile personale coerente
Gamma di contesti ambientali
Elementi richiesti:
Angoli di visualizzazione richiesti (solo frontali o multiangolari a seconda delle necessità)
Scatti dettagliati delle caratteristiche principali
Immagini di riferimento in scala
Vari scenari di utilizzo
Diverse condizioni di illuminazione
Ricorda questi punti chiave:
I modelli possono generare solo sulla base di modelli appresi
Le prospettive mancanti saranno approssimate
Le caratteristiche coerenti nella formazione saranno persistenti nell'output
La qualità dei dati di formazione influenza direttamente la qualità dell'output
Il tuo modello è pronto per l'uso quando
I tentativi di generazione corrispondono strettamente ai dati di formazione
Le caratteristiche coerenti appaiono in modo affidabile
Il soggetto è riconoscibile da nuove angolazioni
Lo stile e la qualità rimangono stabili tra le varie generazioni
