HODLer: мем-персонаж, который не меняется
Обучение модели, плейграунд и ИИ-агент для TON by Telegram
Крипто-медиа TON нужен был поток рисованного контента с мем-персонажем HODLer: лицо и шлем одинаковые в каждой картинке, а одежда, место и ситуация меняются. Мы обучили собственную модель, сделали для дизайнеров плейграунд и ИИ-агента, который сам иллюстрирует посты в Telegram. Кейс января–марта 2025 года: тогда без своей модели такой персонаж не держался.
01
Лицо и шлем — всегда, остальное — каждый раз новое
Персонаж собирается из двух вещей: узнаваемое лицо мема и шлем. Они должны совпадать в каждой генерации, иначе это уже не HODLer. Гардероб, окружение и ситуация из поста каждый раз новые.
02
Восемь циклов обучения
Мы вручную отрисовали исходный датасет из 100+ вариаций персонажа и обучили на нём модель. Каждую версию проверяли в 50+ тестовых генерациях, лучшие результаты уходили в датасет следующего цикла. За восемь циклов модель научилась держать лицо и шлем в любых луках, фонах и ситуациях с погрешностью меньше 5% и совмещать разные стили без потери персонажа.
Датасет100+ вариаций персонажа, отрисованных вручную
Отборлучшие результаты уходят в датасет следующего цикла03
Плейграунд для дизайнеров
Помимо модели мы сделали плейграунд: в нём дизайнеры команды настраивают и тестируют генерации в простом интерфейсе, прежде чем картинка уходит в публикацию.
04
ИИ-агент рисует под каждый пост
Последним шагом мы автоматизировали постинг: ИИ-агент читает текст поста в Telegram и сам генерирует под него картинку с HODLer. Контент выходит без ручной модерации.
05
Что изменилось с тех пор
Сегодня многие такие задачи решаются без обучения: современные модели держат персонажа и стиль по нескольким референсам. Собственную модель мы обучаем там, где референсов недостаточно: строгий персонаж, сложный фирменный стиль или большой поток контента.
