MMLottie-2M
קוד פתוחOmniLottiecc-by-nc-sa-4.02026-02-16
מאגר ענק של כשני מיליון אנימציות וקטוריות בפורמט Lottie עם תיאורי טקסט מפורטים. הוא מיועד למי שמפתח מודלים ליצירת גרפיקה מונפשת ישירות מקוד, מתמונות או מפקודות טקסט.
- 1,027הורדות בחודש
- 34לייקים
מה זה
המאגר מכיל כמעט שני מיליון רשומות המחולקות לשני מקורות עיקריים. החלק הראשון כולל אנימציות Lottie מקוריות שנאספו מאתרים כמו LottieFiles, IconScout, Flaticon, Iconfont וגם Icons8. היוצרים ניקו מהן תמונות בסיס, שכבות ללא ייצוג ויזואלי וביטויי After Effects, ואז נירמלו את הקנבס לגודל אחיד של 512 על 512 פיקסלים עם טווח זמנים מוגדר.
החלק השני מבוסס על קובצי SVG סטטיים ממאגר MMSVG-2M. כדי להפוך אותם לאנימציות, הזריקו להם תנועות מתוך 1,678 תבניות תנועה שחולצו מקובצי Lottie אמיתיים, כמו סיבוב, שינויי שקיפות, תזוזות והגדלות. כל רשומה כוללת את קוד ה־JSON המנורמל, תמונת תצוגה מקדימה, סרטון הדגמה מקודד ב־MP4, ומגוון תיאורי טקסט שנוצרו על ידי מודלי ראייה-שפה.
מתאים ל
- אימון מחוללי אנימציה מטקסט
יצירת קובצי Lottie מותאמים אישית ישירות מתוך הנחיות טקסט באנגלית.
- הנפשת תמונות ואיורים סטטיים
בניית מודלים שמקבלים תמונת וקטור והופכים אותה לאנימציה חיה לפי הקשר.
- המרה של וידאו לגרפיקה וקטורית
חילוץ תנועה מסרטוני הדגמה ויצירת קוד Lottie פרמטרי שתואם לתנועה המצולמת.
איפה זה נופל
הנתונים מוגבלים מאוד מבחינת שפה, שכן כל התיאורים והמילות המפתח נוצרו באנגלית בלבד. בנוסף, חצי מהמאגר מורכב מאנימציות סינתטיות שנוצרו מהזרקת תבניות תנועה לתוך איורים סטטיים, כך שהתנועה בהן עשויה להרגיש מלאכותית או פשטנית ביחס לעבודת אנימטור מקצועי. התיאורים עצמם הופקו אוטומטית באמצעות מודלי שפה-ראייה, מה שאומר שייתכנו הזיות או חוסר דיוק בפירוט התנועה. כל האנימציות נחתכו ונמתחו למבנה אחיד של 512 על 512 פיקסלים ורצף של עד 16 פריימים, מה שלא בהכרח יתאים למי שמחפש אנימציות ארוכות או בעלות ממדים שונים.
שאלות
נפוצות
האם מותר להשתמש במאגר לפיתוח מוצר מסחרי?
לא. הרישיון הוא cc-by-nc-sa-4.0, והיוצרים מציינים במפורש שהשימוש מוגבל למחקר ולמטרות לא מסחריות בלבד. כל פריסה במוצר מסחרי דורשת אישור פרטני ואסורה לפי תנאי המאגר.
האם יש במאגר תמיכה בשפה העברית?
אין במאגר עברית כלל. כל שדות הטקסט, כולל שמות העצם, מילות המפתח ותיאורי התנועה לאורך הזמן, נכתבו ונוצרו באנגלית בלבד. אם המודל שלכם אמור לקבל פקודות בעברית, תצטרכו לתרגם את הנתונים מראש.
מאיפה הגיעו הנתונים שנמצאים בפנים?
חלק אחד נאסף בסריקה מאתרי עיצוב מובילים כמו LottieFiles, IconScout ו־Flaticon, ועבר סינון וניקוי של אלמנטים מיותרים. החלק השני נוצר מאיורי SVG סטטיים שלתוכם הוזרקו תבניות תנועה שנלמדו מתוך אנימציות אמיתיות.
מה מייחד את המאגר הזה ביחס לדאטהסטים אחרים של אנימציה?
זהו מאגר ראשון בהיקף כזה שמתמקד ב־Lottie וקטורי ולא בסרטוני פיקסלים רגילים. היתרון הגדול הוא שילוב של קוד JSON נקי יחד עם תמונות, סרטוני תצוגה מקדימה ותיוגים מדורגים שמתארים בדיוק מתי כל אלמנט זז.
איך טוענים
טוענים את הנתונים דרך ספריית datasets באמצעות הנתיב OmniLottie/MMLottie-2M. אפשר לטעון ישירות את התצורה המקורית Lottie או את הגרסה הסינתטית Lottie_SVG, ומומלץ להתחיל עם תת-מדגם קטן כדי לא להעמיס על הזיכרון. המאגר כולל 83 קבצים, בעיקר בפורמט Parquet המחולקים למקטעים, ואינו דורש אישור גישה מיוחד. השדות המרכזיים לעבודה הם מחרוזת ה־JSON של האנימציה, סרטון ההדגמה ושדות התיאור המילוליים שמפרטים את השכבות והתנועה לאורך ציר הזמן.
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("OmniLottie/MMLottie-2M")הרישיון
המאגר מופץ תחת רישיון cc-by-nc-sa-4.0, מה שאומר שהוא סגור לחלוטין למטרות מסחריות ונועד למחקר בלבד. אתם מחויבים לתת קרדיט ליוצרים, ואם אתם בונים נגזרת של המאגר או מאמנים עליו מודל שמשחרר משקלים, תצטרכו להפיץ אותו תחת אותו הרישיון המגביל. בנוסף, הקבצים המקוריים נאספו מאתרים חיצוניים וזכויות היוצרים עליהם שייכות ליוצרים המקוריים.
- שינוי הקוד
- חובת ייחוס
- שימוש מסחרי: לא