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DanTagGen-beta

AI图片标签生成器助力精准艺术创作

DanTagGen-beta是一款基于LLaMA架构的AI标签生成器,专为Danbooru风格的AI艺术创作设计。通过5.3M数据集训练,该工具能够根据基础标签智能推荐相关标签,有效提升生成图像的质量和细节。DanTagGen-beta支持多种部署方式,包括llama.cpp和量化模型,为AI艺术创作者提供了高效的标签辅助工具。

DanTagGen-alpha - 高效艺术标签生成工具,支持多种模型格式
DanTagGenGithubHuggingface开源项目数据集标签生成器模型模型架构训练
DanTagGen-alpha是一款基于NanoLLaMA架构的艺术标签生成工具,拥有400M参数,支持通过llama.c和llama-cpp-python进行高效推理,并兼容FP16、量化8位和6位模型格式。该项目采用精细数据过滤和6至12亿标记训练策略,支持多种应用场景。开发中的Gradio UI和API为其他开发者提供了丰富的扩展机会。
DanTagGen-delta-rev2 - 开源二次元图像标签生成模型 支持多平台部署
DanTagGenGithubHuggingface人工智能图像标签生成开源项目机器学习模型深度学习
DanTagGen-delta-rev2是一款专注于动漫图像标签生成的开源工具。通过输入图像质量、评分和艺术家等参数,可快速生成相应标签,广泛应用于AI绘画和数据集标注。项目支持llama.cpp和HuggingFace Space等多种部署方式,并集成了SD-WebUI扩展和ComfyUI节点等实用工具。相比前代版本,新版本在标签多样性和稳定性方面有显著提升。
DanTagGen-delta - 改进标签生成与艺术图像多样性的开源项目
DanTagGenGithubHakuPhiHuggingfaceLLaMA开源项目文本生成模型龙女
DanTagGen-delta项目在HakuBooru数据库的支持下,利用NanoLLaMA架构和7.2M数据集进行训练,适用于LLaMA推理接口。引入质量标签的新版本增强了图像多样性,尽管存在轻微欠拟合。项目提供FP16与低比特量化模型,建议使用llama.cpp提升运行效率。
DeepDanbooru - AI动漫图片标签预测工具
DeepDanbooruGithubPythonTensorflow动漫图像标签开源项目训练项目
DeepDanbooru是一个用Python实现的AI工具,用于对动漫风格图片进行标签预测。通过TensorFlow进行训练和评估,支持使用Danbooru数据集或自定义数据集进行操作。
joytag - 多标签AI图像标记模型 支持5000+标签
AI视觉模型GithubJoyTagViT架构图像标签多标签分类开源项目
JoyTag是基于ViT-B/16架构的AI视觉模型,专用于图像多标签分类。采用Danbooru标记体系,支持5000多个标签,适用于手绘和摄影等多种图像类型。模型在0.4阈值下F1分数达0.578,能为每张图像生成独立标签预测。可用于diffusion模型训练等多种应用场景。
wd-vit-tagger-v3 - 图像评分与标签处理的高效解决方案
DanbooruGithubHuggingfaceWD ViT Tagger开源项目标签模型训练
WD ViT Tagger v3是一个针对 Danbooru 图像数据集的开源项目,支持图像评分、角色和标签的处理。v2.0版本通过类不平衡损失缩放技术改进了模型精度;v1.1 修订 JAX 模型配置,增加图像尺寸定义;v1.0 增加训练图像和更新标签,兼容 timm 和 ONNX,对批处理大小没有固定要求,并使用 Macro-F1 衡量模型性能。
taggui - 高效智能的AI图像数据集标注应用
AI模型GithubTagGUI图像标签开源项目数据集创建自动生成标签
TagGUI是一款跨平台桌面应用,专为AI模型数据集制作而设计。该工具提供快速标记、标签自动完成和Stable Diffusion令牌计数等功能。支持CogVLM、LLaVA等模型的自动描述生成,并具备批量标签操作和高级图像过滤能力。TagGUI简化了图像标注流程,提高了AI数据集准备的效率。
LlamaGen - 自回归模型在图像生成中的应用和优势
AR模型GithubHugging FaceLlamaGen图像生成开源项目自回归模型
LlamaGen项目展示了自回归模型在图像生成中的潜力,通过无偏视觉信号和大规模数据训练,实现了媲美扩散模型的性能。该项目发布了多种图像tokenizer和生成模型,支持从100M到3B参数的多种配置,并提供在线演示和高效的vLLM服务框架。访问项目页面和在线demo,体验这些创新模型的强大功能。
DLTA-AI - AI赋能的数据标注、追踪和注释工具
DLTA-AIGithub分割模型开源项目数据标注机器学习目标跟踪
一款集成先进计算机视觉模型的工具,简化图像数据集创建,支持零样本分割和目标跟踪,提供多种模型选择与自定义导出格式,无缝结合Labelme,提升标注效率。
ArtGAN - 深度学习驱动的艺术品生成与分类开源项目
ArtGANGithub图像分类开源项目数据集深度学习艺术生成
ArtGAN是一个融合深度学习与艺术的开源项目,专注于艺术作品的生成和分类。项目包含WikiArt数据集、改进的ArtGAN模型用于条件合成图像和艺术品,以及深度卷积网络用于绘画分类。通过生成高质量肖像画,ArtGAN展示了AI在艺术领域的应用潜力。该项目不仅为学术研究提供了重要资源,还为艺术创作和鉴赏开拓了新视角。项目由三个主要部分组成:精炼的WikiArt数据集、用于条件合成图像的改进ArtGAN模型,以及用于绘画分类的深度卷积网络。这些组件共同构成了一个全面的艺术智能研究平台,为探索AI与艺术的交叉领域提供了有力支持。
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