Создание датасета изображений для обучения персонажей AI Girlfriend

Необходимо подготовить качественный набор данных для обучения 30 уникальных LoRA-моделей. Каждая модель будет соответствовать отдельному персонажу с продуманной внешностью, характером и ролью.

Этапы работы

1. Разработка промптов для персонажей

• Создать шаблон промпта с переменной {{user_input}} для будущей кастомизации пользователем.
• Для каждого из 30 персонажей определить:
  • Имя
  • Тип внешности (детальное описание: тип красоты, цвет волос, черты лица, телосложение)
  • Характер (3-4 ключевые черты)
  • Социальную роль / фантазийный сценарий (например: соседка, одноклассница, коллега)
• Пример структуры персонажа: "Девушка-по-соседству" с натуральной красотой, светлыми волосами, добрым и слегка стеснительным характером.

2. Генерация изображений

• Для каждого персонажа создать 25 уникальных фотографий.
• Обеспечить разнообразие по:
  • Позам и ракурсам
  • Одежде (повседневная, формальная, нижнее белье)
  • Обстановке и контексту
• Все изображения должны быть ультрареалистичными и высокого качества (без артефактов).
• Инструмент для генерации будет предоставлен заказчиком.

3. Постобработка и унификация

• Из сгенерированных для каждого персонажа 25 фото выбрать наиболее удачный и выразительный вариант лица.
• С помощью предоставленного инструмента заменить лица на всех остальных изображениях персонажа на выбранный эталон.
• При необходимости вручную удалить водяные знаки или артефакты.

Критерии качества

• Разнообразие персонажей: 30 уникальных, продуманных типажей.
• Качество изображений: максимальная реалистичность, высокое разрешение, отсутствие дефектов.
• Согласованность датасета: для одного персонажа все 25 фото должны быть узнаваемы как один человек.
• Детализация промптов: четкие и подробные описания, позволяющие точно генерировать и обучать модель.

Работа кропотливая и требует внимания к деталям, так как от качества датасета напрямую зависит результат обучения итоговых LoRA-моделей.