Introduction
Dès qu’un média entre dans la galerie — importé, généré par un workflow ou par le générateur manuel — Fanify l’analyse et lui pose automatiquement des tags descriptifs : cadrage, décor, tenue, pose, ambiance…
Ce taggage automatique est assuré par FanifyML, le service d’analyse d’images inclus avec votre instance. Il vous fait gagner un temps considérable : la galerie s’organise toute seule, et les workflows automatiques s’appuient sur ces tags pour prendre de meilleures décisions.
Ce qui est taggé automatiquement
À chaque ajout de média, trois familles d’informations sont posées :
| Famille | Exemples | Mécanisme |
|---|
| Tags descriptifs | close-up, bedroom, standing, full-body | La taxonomie d’auto-tagging, décrite dans cette page |
| Tags de contenu sensible | nsfw + tags détaillés | Détection dédiée, non configurable |
| Personnage | Assignation automatique du média au personnage reconnu | Reconnaissance faciale |
Les vidéos et GIF sont analysés via leur vignette. Les fichiers audio ne sont pas concernés.
full body shot ou mirror selfie. À l’arrivée d’une image, Fanify mesure sa proximité avec chacune de ces descriptions, puis :
- les étiquettes sont regroupées par catégorie (distance de caméra, décor, pose…) ;
- dans chaque catégorie, une seule étiquette gagne : celle dont la description est la plus proche de l’image ;
- la gagnante n’est retenue que si sa proximité dépasse le seuil de la catégorie — sinon, la catégorie ne pose aucun tag.
Le tag inscrit sur le média est le tag d’affichage de l’étiquette gagnante (ou, à défaut, sa description elle-même).
C’est un système dit « zero-shot » : aucun entraînement n’est nécessaire. Ajoutez une étiquette, et elle fonctionne immédiatement sur les prochains médias.
La taxonomie par défaut
Votre instance est livrée avec une taxonomie complète, pensée pour la génération de contenu :
| Catégorie | Ce qu’elle décrit | Exemples de tags |
|---|
camera_height | Hauteur de la caméra | eye-level, high-angle, low-angle |
camera_orientation | Orientation du sujet | front, profile, back |
camera_distance | Distance de cadrage | close-up, medium-shot, full-body-shot, wide-shot |
camera_offset | Position de la caméra | centered, over-shoulder, behind |
setting | Décor | bedroom, bathroom, beach, gym, car |
clothing | Tenue | lingerie, bikini, dress, sportswear |
pose | Pose | standing, sitting, selfie, mirror-selfie |
mood | Ambiance | sexy, cute, casual, glamour |
body_focus | Partie du corps mise en avant | face-closeup, full-body, upper-body, legs |
accessories | Accessoires | glasses, jewelry, heels |
people_count | Nombre de personnes | solo, duo, group |
hair | Chevelure | blonde, brunette, redhead |
physical | Morphologie | slim, curvy, athletic |
En tirer profit
- Retrouver n’importe quel média : filtrez la galerie par tags (
bathroom, mirror-selfie, full-body…) au lieu de faire défiler des centaines de vignettes.
- Améliorer les workflows automatiques : la sélection des images de référence utilise les tags
face-closeup, full-body, standing… comme indices de score. Une galerie auto-taguée donne de meilleures présélections, sans effort.
- Auditer votre contenu : les tags posés racontent ce que contient réellement votre galerie (décors récurrents, tenues, ambiances) — utile pour varier vos générations.
Personnaliser la taxonomie
Ouvrez Admin > Services > FanifyML, puis la carte Taxonomie d’auto-tagging.
Gérer les catégories
Chaque carte de catégorie propose :
- une case d’activation — décochez-la pour suspendre la catégorie sans la supprimer ;
- un curseur Seuil — la sélectivité de la catégorie (voir ci-dessous) ;
- un bouton de suppression (la catégorie et tous ses labels).
Pour créer une catégorie, saisissez son nom en bas de page et cliquez sur Ajouter une catégorie.
Gérer les labels
Dans une catégorie, chaque ligne associe :
- un label : la description en anglais soumise à l’IA (ex.
mirror selfie) ;
- un tag d’affichage, facultatif : ce qui sera réellement inscrit sur le média (ex.
mirror-selfie). Vide, le label sert de tag.
Ajoutez une ligne avec les champs du bas de la carte, supprimez-en une avec sa corbeille. La pastille en tête de ligne indique si le label est déjà indexé (prêt à servir) ou en attente d’indexation au prochain enregistrement.
Rédigez les labels en anglais, courts et concrets : l’IA a été entraînée principalement sur des descriptions anglaises et y est nettement plus précise. sunset on the beach fonctionnera mieux que coucher de soleil à la plage.
Régler le seuil d’une catégorie
Le seuil détermine la proximité minimale pour qu’un tag soit posé (défaut : 0.25) :
- Seuil plus bas : la catégorie tagge plus volontiers — davantage de médias tagués, mais plus de faux positifs ;
- Seuil plus haut : la catégorie ne tagge que les cas évidents — moins d’erreurs, mais des médias sans tag.
L’outil de test montre les scores réels de vos images : c’est la meilleure façon de choisir un seuil éclairé plutôt qu’au hasard.
Enregistrer
Cliquez sur Enregistrer : vos modifications sont appliquées et les nouveaux labels sont indexés dans la foulée (quelques secondes). Deux autres actions d’entretien :
- Resynchroniser : reconstruit l’index de tous les labels (rarement nécessaire) ;
- Réinitialiser : restaure la taxonomie par défaut, en remplaçant vos personnalisations.
La taxonomie s’applique aux médias ajoutés après la modification. Les médias déjà analysés conservent leurs tags existants — ils ne sont pas re-taggés rétroactivement.
Tester la taxonomie
Le bouton Tester sur des images (en haut de l’éditeur) ouvre la galerie en mode sélection : choisissez une ou plusieurs images représentatives, et l’écran de résultats s’ouvre.
Pour chaque image, vous voyez toutes les catégories avec, pour chaque label, une barre de score et le marqueur du seuil :
- le gagnant de chaque catégorie est affiché en tête (ou « aucun match au-dessus du seuil ») ;
- une barre qui frôle le seuil vous montre exactement de combien l’ajuster.
Tester un label avant de l’adopter
En haut de chaque résultat, le bloc Tester un label personnalisé score n’importe quelle idée de label sur l’image affichée :
- Saisissez le label (en anglais), éventuellement un tag d’affichage et une catégorie
- Cliquez sur Tester : le score s’affiche face au seuil
- Concluant ? Le bouton + enregistre le label directement dans la taxonomie
C’est le cycle d’itération recommandé : tester, ajuster la formulation, enregistrer.
Questions fréquentes
Un média reçoit un tag faux (ex. bathroom sur un ascenseur)
Les faux positifs arrivent sur des indices visuels partagés — un grand miroir évoque une salle de bain. Trois leviers : remonter le seuil de la catégorie, reformuler le label plus précisément (bathroom with a bathtub or sink), ou ajouter à la même catégorie une étiquette concurrente (elevator) qui captera ces images à sa place.
Mon label ne matche jamais
Testez-le avec l’outil de test pour voir son score réel. S’il plafonne loin du seuil, reformulez : anglais, concret, visuel. Décrivez ce qui se voit (woman lying on a bed) plutôt qu’un concept abstrait (relaxation).
Le badge « à synchroniser » reste affiché
Des labels ne sont pas encore indexés. Cliquez sur Enregistrer (ou Resynchroniser). Si l’indexation échoue, vérifiez l’état de FanifyML dans Admin > Services > FanifyML.
Le bouton « Tester sur des images » est grisé
Vous avez des modifications non enregistrées : le test s’exécute toujours sur la taxonomie enregistrée. Cliquez d’abord sur Enregistrer.
Les nouveaux médias ne reçoivent aucun tag
Vérifiez la santé de FanifyML (Admin > Services > FanifyML, carte de vérification). Si le service était indisponible au moment de l’ajout, les médias concernés n’ont pas été analysés ; la tâche Traitement ML (Admin > Serveur > Tâches planifiées) permet de rattraper les médias jamais enrichis.
