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# Créer un bon dataset pour entrainer un modèle sur Seelab

# Comment constituer un bon dataset pour entraîner un modèle sur Seelab

## Pourquoi la qualité du dataset est essentielle

Sur Seelab, la puissance de vos générations dépend directement de la qualité des images que vous fournissez à l’IA. Un bon dataset doit combiner **cohérence sur le sujet** (toujours le même produit, la même personne ou le même style) avec une **diversité d’angles, de poses et de contextes**. Cela permet à votre modèle d’être **fidèle, mais aussi versatile**.

## 🧑‍🎨 Entraîner un modèle Avatar

Vous souhaitez créer un avatar cohérent qui pourra être décliné dans différentes situations ? Voici comment préparer vos images :
* **Sujet unique et cohérent** : toujours la même personne (ou mascotte), avec une tenue identique ou proche si possible.
* **Diversité des images** :
    * Poses variées (face, ¾, profil).
    * Expressions différentes (sérieux, souriant, neutre).
    * **Arrières-plans différents** pour éviter que le fond ne soit appris comme une constante.
* **Qualité requise** :
    * 10 à 25 images nettes, bien cadrées, minimum 1024px.
    * Évitez les photos floues, en groupe ou partiellement masquées.
* 🟢 Astuce : utilisez le bouton 👍 pour indiquer les images les plus représentatives à l’IA.

## 🎨 Entraîner un modèle Style

Pour reproduire un style visuel (illustration, photo, rendu 3D), il faut montrer à l’IA des images qui incarnent ce style de façon cohérente :

* **Cohérence** : même ambiance, palette de couleurs, textures ou traitements graphiques.
* **Diversité dans le contenu** : personnages, objets, paysages — tant que le **style reste identique**.
* **Qualité** : 15 à 30 images de bonne résolution.
* **Évitez** :
    * Les images trop proches ou répétitives.
    * Les visuels contenant du texte, des filigranes ou des logos.
* 📝 Rédigez un brief clair (ex. : "style BD franco-belge, couleurs vives, contours noirs").

## 📦 Entraîner un modèle Produit

Pour générer des packshots ou visuels marketing d’un produit :

* **Cohérence du sujet** : un seul produit, toujours le même modèle et la même version.
* **Variété visuelle** :
    * Angles différents (face, côté, perspective).
    * Contextes multiples : fond uni, en situation, sur fond texturé.
    * Éclairages variés pour enrichir la compréhension de la forme et des matériaux.
* **Qualité** :
    * 4 à 10 photos nettes, bien exposées.
    * Arrière-plans différents encouragés.
* 📝 Brief conseillé : “Bouteille en verre brun, étiquette blanche, bouchon doré — vue produit type e-commerce”.

## 🧠 Conseils généraux

* **Cohérence du sujet** = fondation d’un bon modèle.
* **Diversité des poses et des fonds** = meilleure généralisation et polyvalence.
* **Formats supportés** : JPEG ou PNG, minimum 1024 px.
* **Variez sans vous disperser** : changez le cadre, pas le sujet.
* **Utilisez le bouton 👍** pour guider l’IA sur les meilleures images.

🎯 Un bon dataset, c’est une identité claire + des contextes variés. C’est ce qui rend vos générations plus fidèles **et** plus créatives.