Text-to-Image 2M
Dataset très volumineux et qualitatif, conçu pour le fine-tuning de modèles de génération d’images à partir de descriptions textuelles. Il combine plusieurs sources pour garantir diversité et qualité.
Environ 2 millions d’exemples, images 512x512 (majorité), format JSON ou similaire
MIT
Description
Le dataset Text-to-Image 2M contient environ 2 millions de paires texte-image, majoritairement en résolution 512x512. Il est le résultat d’une sélection et d’une amélioration rigoureuse de multiples sources, optimisé pour entraîner des modèles text-to-image précis et diversifiés.
À quoi sert ce dataset ?
- Entraîner et affiner des modèles de génération d’images à partir de texte
- Améliorer la qualité et la diversité des images produites par les modèles
- Adapter des modèles à des résolutions élevées avec un sous-ensemble de 10 000 images 1024x1024
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, il est possible d’ajouter des annotations supplémentaires sur le style, la composition ou les objets. On peut aussi étendre le dataset avec des données haute résolution pour des modèles spécialisés. La réécriture des captions pour plus de précision est une autre piste.
🔎 En résumé
🧠 Recommandé pour
- Chercheurs en IA générative
- Artistes numériques
- Développeurs de modèles text-to-image
🔧 Outils compatibles
- Stable Diffusion
- DALLE
- Imagen
- Hugging Face Diffusers
- PyTorch
💡 Astuce
Pour optimiser le fine-tuning, commencez par un sous-ensemble représentatif avant d’intégrer tout le dataset.
Questions fréquemment posées
Ce dataset contient-il des images haute résolution ?
Oui, il contient un sous-ensemble de 10'000 images en 1024x1024 pour les usages haute résolution.
Les captions sont-elles standardisées ?
Elles sont descriptives et générées par des modèles avancés, mais peuvent être retravaillées pour plus de précision.
Puis-je utiliser ce dataset pour un usage commercial ?
Oui, la licence MIT permet un usage commercial sans restriction.
