Voici les vrais dessins humains sur lesquels run-004d s'est entraîné : des chats du jeu Quick, Draw! de Google, dessinés à la souris en moins de 20 secondes. Après notre filtre qualité (≥ 50 points, ≥ 5 traits), il en reste 71 820 — en voilà un échantillon, affiché exactement comme le modèle les voit (grille 128×128).
🎲 Échantillon aléatoire du dataset
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💡 La règle la plus importante de tout le projet : un modèle ne peut pas dessiner mieux que ce qu'on lui montre — il apprend à imiter. Si les professeurs dessinent des chats tordus en 20 secondes, l'élève dessinera des chats tordus. Pour un vrai bond en qualité, il faudrait un meilleur dataset (dessins soignés), pas un plus gros modèle.
⚖️ L'élève face à ses professeurs
À gauche, 36 chats humains tirés du dataset filtré. À droite, 36 chats générés par run-004d. À toi de juger : l'élève est-il au niveau de la classe ?
🎓 Les futurs professeurs ? Les 530 chats de Sketchy
Il existe un dataset bien plus soigné : Sketchy (Georgia Tech) — chaque croquis a été dessiné en regardant une vraie photo de chat, sans chrono. Résultat : des corps entiers, des poses (assis, couché, de profil), des proportions justes. Le hic : il n'y en a que 530, contre 71 820 chez QuickDraw.
😺 QuickDraw : 71 820 chats, dessinés en 20 s chrono🎨 Sketchy : 530 chats, dessinés d'après photo, sans chrono
🧪 Le plan (run-004e) : trop peu pour entraîner de zéro… mais parfait pour du fine-tuning — le modèle pré-entraîné sur les 71 820 chats bruités, puis affiné sur les 530 beaux. C'est exactement la recette des vrais LLM : pré-entraînement massif et bruité, affinage petit et soigné.
