Как тестировать новую модель: проверка на своих товарах вместо чтения анонса

Как тестировать новую нейросеть, когда очередной релиз обещает прорыв: единственный способ узнать применимость это прогнать её на своих товарах. Лидерборды измеряют средние предпочтения на абстрактных сценах, а ваша категория в этом среднем почти не представлена.

Что не говорит анонс

Насколько модель понимает вашу категорию товара.

Как она ведёт себя с мелкой фурнитурой и фактурой ваших материалов.

Какова доля годных кадров при потоке, а не в лучшем примере из подборки.

Сколько реально стоит кадр в вашем разрешении и с вашим числом попыток.

Как тестировать новую нейросеть: короткий протокол

Взять три товара своей категории: простой, сложный по геометрии и с текстом на упаковке.

Сделать по пять кадров на каждом, потратив сопоставимое с текущей моделью время на подбор запроса.

Посчитать долю годных кадров, а не выбрать лучший.

Сравнить с текущей моделью на тех же трёх товарах, про честную методику сравнения есть отдельный материал.

Прикинуть стоимость на реальном месячном объёме.

Что проверять обязательно

Форму и пропорции товара при смене сцены.

Поведение с текстом: даже если вы его не используете, это индикатор общей аккуратности модели.

Стабильность: два запуска одного запроса покажут, насколько предсказуем результат.

Ограничения по формату и разрешению, которые всплывают только на практике.

Когда переходить не стоит

Если выигрыш заметен на демонстрационных сценах, но исчезает на вашей категории.

Если доля годных кадров та же, а цена выше.

Если модель новая настолько, что её поведение меняется от недели к неделе: на потоке это дороже небольшого выигрыша в качестве.

Если переход требует пересборки всех рабочих запросов, а выигрыш измеряется процентами.

Часто задаваемые вопросы

Можно ли доверять лидербордам при выборе модели? Они измеряют средние предпочтения на абстрактных сценах, где ваша категория почти не представлена.

Сколько товаров брать для теста? Три: простой, сложный по геометрии и с текстом на упаковке.

Что считать результатом теста? Долю годных кадров из общего числа, а не лучший полученный кадр.

Зачем проверять текст, если я его не генерирую? Это индикатор общей аккуратности модели в мелких деталях.

Когда переход на новую модель не оправдан? Когда выигрыш исчезает на вашей категории или требует пересборки всех рабочих запросов ради процентов.

Источники

1. Flami: как сравнивать нейросети между собой
2. Flami: чек-лист качества кадра
3. Flami: пакетная генерация изображений