wd-v1-4-moat-tagger-v2

מה זה

מדובר במודל ראייה ממוחשבת שמבוסס על ארכיטקטורת MOAT ורץ תחת tf-keras. הוא אומן על מאגר Danbooru עד מזהה תמונה 5944504, ופולט תגיות טקסט לפי מה שמופיע בציור. המטרה שלו היא לפרק איור לרכיבים ברורים: מי הדמות, מה התנוחה, מה האלמנטים ברקע ואיזה דירוג גיל מתאים לו.

בבדיקות הוולידציה שלו נקבע סף החלטה של 0.3771 בנקודה שבה הדיוק והכיסוי שווים, עם ציון F1 של 0.6911. זה אומר שמדובר בכלי סביר לתיוג אוטומטי ראשוני, אבל הוא רחוק מלהיות מושלם ודורש סינון אם רוצים אפס שגיאות.

מתאים ל

• הכנת דאטה ל־LoRA

  חילוץ תגיות מהיר מאיורי אנימה כדי לבנות קובצי טקסט נלווים לאימון מודלי תמונה.

• סינון תוכן אוטומטי

  זיהוי דירוג התמונה כדי להפריד בין תכנים נקיים לבוגרים באוספי קבצים.

• קטלוג גלריות איור

  מיון מאגרים גדולים לפי שמות דמויות ואלמנטים ויזואליים שנלמדו ממאגר Danbooru.

איפה זה נופל

באימון סוננו החוצה תמונות עם פחות מעשר תגיות כלליות, ותגיות שהופיעו בפחות מ־600 תמונות נזרקו לחלוטין. המשמעות היא שדמויות נדירות, מושגים איזוטריים או סגנונות ציור חריגים פשוט ייעלמו מהפלט שלו. בנוסף, המודל אומן רק על איורי Danbooru, כך שניסיון להריץ אותו על צילומי מציאות ייתן תוצאות לא שמישות. ציון ה־F1 מעיד שיש לא מעט פספוסים ותיוגי שווא שכדאי לבדוק ידנית.

איך מריצים

המשקל הכולל של הקבצים עומד על 632 מגה בייט, כך שתוכלו להריץ אותו בקלות מקומית אפילו על מעבד רגיל או כרטיס מסך בסיסי מאוד בלי לשבור את הראש. סביבת העבודה דורשת tf-keras, והיוצר ממליץ במפורש להסתמך על שחרורים מתויגים של המאגר ולא למשוך ישר מהענף הראשי שעלול להשתנות.

אם אתם צריכים לתייג כמה עשרות אלפי תמונות באופן חד פעמי, אין שום סיבה לשלם לשרתי ענן חיצוניים. מורידים את הקבצים ומריצים בסקריפט פייתון מקומי בכמה שעות עבודה.

pip install -U huggingface_hub
hf download SmilingWolf/wd-v1-4-moat-tagger-v2

הקבצים

8 קבצים במאגר, 632 MB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

• variables/variables.data-00000-of-00001327.3 MB
• model.onnx326.2 MB
• saved_model.pb8.0 MB
• keras_metadata.pb587.3 KB
• selected_tags.csv253.9 KB
• variables/variables.index37.6 KB
• .gitattributes1.6 KB
• README.md856 B

הרישיון

הרישיון הוא Apache 2.0. מותר להשתמש בו לצרכים מסחריים, לשנות אותו, להפיץ אותו ולשלב אותו במוצרים סגורים. התנאי היחיד הוא שמירה על הצהרת זכויות היוצרים והרישיון המקורי, בלי להטיל אחריות על המפתח.

• שימוש מסחרי
• שינוי הקוד
• הפצה מחדש
• שימוש בפטנטים

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗