ml-danbooru-demo

מה זה

זורקים פנימה קובץ תמונה, בוחרים מודל מתוך הרשימה, ומקבלים פירוט תגיות לפי הסתברות לצד טקסט מוכן להעתקה. הממשק נותן לשחק עם סף הביטחון שמתחיל בברירת מחדל של 0.7, לשנות את רזולוציית הזיהוי מ־128 עד 960 פיקסלים, ולהחליט אם לשמור על יחס התמונה המקורי או להמיר קווים תחתונים לרווחים.

מאחורי הקלעים רץ מודל deepghs/ml-danbooru-onnx דרך ספריית onnxruntime. המערכת מורידה את קובצי ה־ONNX ורשימת המחלקות ישירות מהמאגר, ומחשבת את התוויות לפי הסיווג של Danbooru. אין בממשק דוגמאות מובנות מוכנות מראש, כך שחייבים להעלות קובץ משלכם כדי לראות תוצאה.

מתאים ל

• הכנת דאטה לאימון

  חילוץ תגיות מאיורים כדי לייצר קובצי טקסט נלווים לאימון מודלי תמונה.

• בדיקת איכות של תיוג

  השוואת רמת הדיוק בין מודלי ONNX שונים מול תמונת מבחן יחידה.

• ניתוח מאפייני דמויות

  זיהוי מהיר של פרטי לבוש, הבעות ותסרוקות באיור בלחיצת כפתור.

איפה זה נופל

הכלי מזהה מאפיינים וסגנונות של דמויות ואיורים, ולא מתאים לתיאור תמונות מהעולם האמיתי או טקסטים חופשיים. מעבר לכך, חומרת ה־CPU הבסיסית לא מיועדת לעיבוד כמויות גדולות של קבצים ברצף, כך שמי שצריך לתייג תיקייה שלמה ייתקל באיטיות.

איך משתמשים

טוענים תמונה, מכוונים את הסליידרים והצ'קבוקסים לפי הצורך, ולוחצים על כפתור Tagging. הממשק רץ על חומרת מעבד בסיסית בלבד, ולכן עיבוד תמונות ברזולוציה גבוהה ייקח כמה שניות. כרגע האפליקציה במצב שינה, כך שהכניסה הראשונה תדרוש המתנה קצרה להתעוררות השרת.

הרישיון

הקוד מופץ תחת רישיון MIT, שמאפשר שימוש חופשי, שינוי והפצה כולל לצרכים מסחריים. הקבצים שאתם מעלים מעובדים במופע של Hugging Face ולא מצוין בקוד שנשמר עותק שלהם בשרת.

• שימוש מסחרי
• שינוי הקוד
• הפצה מחדש

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗