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DanTagGen-delta

改进标签生成与艺术图像多样性的开源项目

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。

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-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-beta - AI图片标签生成器助力精准艺术创作
AI绘图DanTagGenGithubHuggingface开源项目数据集模型深度学习生成模型
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。
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。
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。
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。
LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型
ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目
LLMGA基于多模态大语言模型,提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示,项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音,增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像(T2I)、补画、扩画及指令编辑,适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成,支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求,是理想的图像生成和编辑助手。
wd-v1-4-swinv2-tagger-v2 - 带有改进推理和标签分类性能的新特性
GithubHuggingfaceONNXRuntimeWD 1.4 SwinV2 Tagger开源项目标签模型训练
模型WD 1.4 SwinV2 Tagger V2改进了标签分类功能,使用Danbooru图像集进行训练,V2.1版本增强了ONNXRuntime兼容性,并与timm兼容,支持多批次推理。使用TRC项目提供的TPU部署,提升模型的性能和算法效果。
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。
codegemma-1.1-7b-it-GGUF - 文本生成的多样化量化模型选择
GithubHugging FaceHuggingfacetransformers开源项目文本生成模型模型下载量化
项目使用llama.cpp进行模型量化,提供多种模型版本以优化文本生成性能。用户可以依据硬件配置选择合适的模型版本,推荐选用Q6_K等高质量量化格式。多样化的模型版本在内存占用和性能表现之间提供灵活选择,适用于多种硬件平台。I-quant模型在较低量化级别上表现优异,适合需要高效运行的场景。
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