Movie Posters 100K ControlNet
Un dataset visuel complet regroupant des affiches de films annotées, destiné à l’entraînement de modèles de génération guidée par mise en page comme ControlNet.
10 000 images haute résolution + annotations OCR, environ 42,5 Go, format Parquet
Apache 2.0
Description
Movie Posters 100K ControlNet est un corpus de 10 000 affiches de films haute résolution, enrichies d’annotations de mise en page et de légendes. Chaque image est associée à un titre et un ou plusieurs genres, formant une caption utile pour la génération de contenu. Les structures visuelles ont été extraites via PaddleOCR et sont exploitables pour entraîner des modèles conditionnels comme ControlNet.
À quoi sert ce dataset ?
- Entraîner des modèles de génération d’image à partir de layouts (layout2image)
- Utiliser ControlNet pour générer des affiches personnalisées à partir d’un canevas
- Analyser la structure graphique des affiches pour des projets de classification ou design automatisé
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, ce dataset peut être enrichi avec des métadonnées supplémentaires (résumés de films, dates, réalisateurs), une normalisation des annotations OCR, ou encore en ajoutant des variations culturelles ou linguistiques. Il est aussi possible de le croiser avec d'autres bases de données de films pour étendre son usage.
🔎 En résumé
🧠 Recommandé pour
- Chercheurs en IA visuelle
- Artistes génératifs
- Projets layout2image
🔧 Outils compatibles
- ControlNet
- Stable Diffusion
- PaddleOCR
- Diffusers
💡 Astuce
Pour un contrôle précis, utilisez les layouts OCR comme masque d’entrée dans vos prompts de génération.
Questions fréquemment posées
Ce dataset inclut-il les textes complets des films ?
Non, il inclut uniquement les images des affiches, les genres et titres en tant que captions, ainsi que leur mise en page extraite.
Est-ce adapté pour entraîner un modèle ControlNet ?
Oui, c’est l’un de ses principaux usages : fournir une base visuelle avec layout conditionné pour générer de nouvelles affiches.
Peut-on utiliser ce dataset pour classifier les genres de films ?
Oui, les captions incluent les genres, ce qui permet d’entraîner un classificateur visuel ou multimodal selon l’apparence graphique.



