Choisir les bonnes images : l’art du détail
Derrière un LoRA réussi se cache une sélection minutieuse des images. La qualité, la résolution, la diversité des contextes : chaque détail compte et influence la capacité du modèle à être réactif et adapté à vos prompts.
Qualité et résolution : à ne pas négliger
Il n’y a pas de secret : pour un rendu optimal, la qualité des images joue un rôle central.
- Optez pour des images d’une résolution minimale de 1024×1024 pixels, et si possible, sans compression. Les formats JPG et PNG sont à privilégier pour éviter les artefacts disgracieux.
- Pensez à harmoniser la qualité et la résolution de toutes les images : la cohérence dans la préparation vous évitera des résultats incohérents en phase de génération.
Diversité des contextes : varier les scènes pour plus de flexibilité
Pour tirer le meilleur parti de votre modèle, il faut varier les contextes dans lesquels apparaissent vos sujets.
- Vous souhaitez entraîner un modèle sur un produit ? Capturez-le sous différents angles, dans des environnements variés—en studio et en situation réelle.
- Pour un personnage, il est judicieux de varier les éclairages, les focales, les angles, voire les tenues vestimentaires. Cette diversité aidera votre modèle à mieux s’adapter à chaque prompt.
- En cas de modélisation de style, la diversité doit provenir des sujets, mais veillez toujours à ce que le style reste homogène sur l’ensemble des images.
Combien d’images ? Qualité ou quantité ?
Quand il s’agit de datasets, le nombre d’images est crucial, mais la qualité l’est encore plus.
- Un grand nombre d’images améliorera le niveau de précision du modèle, mais n’oubliez pas que des images de très haute qualité valent mieux que des centaines de clichés approximatifs.
- En résumé : préférez huit images de très bonne qualité plutôt que trente de qualité médiocre. Entre 10 et 20 images homogènes, c’est souvent la zone idéale pour atteindre de bons résultats.
Trigger : l’élément déclencheur de votre LoRA
Le trigger, c’est le mot-clé qui va activer votre LoRA dans un prompt. Le choix du bon trigger est crucial pour éviter des résultats imprévisibles ou des confusions.
- Privilégiez un mot ou une expression qui ne soit pas trop générique afin de minimiser les risques de confusion.
- Si vous travaillez avec Flux, n’hésitez pas à spécifier le type de rendu, par exemple : “monstyle drawing” ou “monstyle 3D render”, pour une précision maximale.
Nombre d’étapes : trouver le juste équilibre
Le nombre d’étapes (ou steps) est essentiel pour la qualité de l’entraînement. Chaque étape correspond à une mise à jour des paramètres du modèle.
- Avec trop peu d’étapes, votre modèle aura du mal à rester fidèle à vos intentions. En revanche, un nombre trop élevé d’étapes pourrait le rendre rigide, sans possibilité de s’adapter aux variations de prompts.
- Sur Fal, le paramètre par défaut est fixé à 1000 étapes—une valeur considérée comme un bon compromis. Vous pouvez toutefois ajuster entre 500 et 1500 selon vos besoins. Pas la peine d’explorer les extrêmes : la solution se trouve souvent dans cet intervalle.
Les descriptions textuelles : enrichir le modèle pour plus de précision
Enfin, pour parfaire l’entraînement, n’oubliez pas les descriptions textuelles.
- Associez chaque image à une description simple (deux ou trois phrases suffisent), en utilisant votre trigger de manière intelligente. Ces descriptions améliorent la compréhension du modèle, en lui apportant plus de flexibilité. Cela reste une façon d’ajouter des nuances sans figer le rendu.
- Veillez à ce que la description ne se concentre pas sur le style si vous entraînez un LoRA de style—le style doit être compris par le modèle uniquement à partir des images.
- Pour créer ces descriptions, vous pouvez vous appuyer sur la vision d’un LLM ou les générer directement via Fal (https://fal.ai/models/fal-ai/any-llm/vision). Si la description devient trop longue, envisagez d’en simplifier une partie, de manière à préserver la précision de l’association avec votre trigger.
L’entraînement d’un LoRA, c’est l’art d’insérer un fragment de réalité dans un modèle généraliste, en s’assurant de chaque étape, chaque détail, chaque image. Avec une préparation rigoureuse et de la persévérance, vous pouvez réussir à créer des générations qui vous ressemblent, qui racontent vos histoires, qui capturent vos univers. Bienvenue dans l’avenir de l’IA créative !
Jean ROBINO
