الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

Danbooru Autotagger

نظام تنبؤ علامة للصور على غرار الأنيمي.

صورة

العرض التوضيحي

جربه على https://autotagger.donmai.us.

أو انتقل إلى https://danbooru.donmai.us/ai_tags لتصفح العلامات المتوقعة على جميع المنشورات على Danbooru. فيما يلي بعض الأمثلة على العلامات المختلفة:

  • https://danbooru.donmai.us/ai_tags؟search Budaptag_name/Name=comic&Search Budaporder/Score_desc

  • https://danbooru.donmai.us/ai_tags؟search budaptag_name ٢ي

  • https://danbooru.donmai.us/ai_tags؟search Budaptag_name/2cat&search budaporder/score_desc

Quickstart 

# Get tags for a single image
cat image.jpg | docker run --rm -i ghcr.io/danbooru/autotagger autotag -

# Run the web server. Open http://localhost:5000.
docker run --rm -p 5000:5000 ghcr.io/danbooru/autotagger

# Get tags from the web server.
curl http://localhost:5000/evaluate -X POST -F file=@hatsune_miku.jpg -F format=json

الويب

ابدأ خادم التطبيق:

 # مع DockerDocker Run -RM -P 5000: 5000 GHCR.IO/DANBOORU/AUTOTAGGER# بدون Dockerpython -M Poetry Run Gunicorn

ثم افتح http: // localhost: 5000 لاستخدام webapp. هنا يمكنك تحميل الصور وعرض قائمة العلامات المتوقعة.

API

ابدأ خادم التطبيق على النحو الوارد أعلاه ، ثم افعل:

 curl http: // localhost: 5000/evaluate -x post -f file=@hatsune_miku.jpg -f format = json

سيبدو الإخراج هكذا:

 [
  {"filename": "Hatsune_Miku.jpg" ، "Tags": {"1Girl": 0.999552671409607 ، "Hatsune_Miku": 0.9995216131210327 ، ، "فطريات": 0.97032576793927 ، "Long_Hair": 0.9630335569381714 ، "Twintails": 0.9352861046791077 ، "Home_long_hair": 0.8532902002334595 ، "Necktie": 0.853278945602417 ، " EVES ": 0.796751081943512 ،" Skirt ": 0.787947340965271 ،" Rating: S ": 0.7843148112297058 ،" Aqua_eyes ": 0.6136178374290466 ، "Zettai_Ryouiki": 0.56112417499512 ، "fit_boots": 0.37453025579452515 ، "Black_Legwear": 0.37255123257024 ، " _background ": 0.28789788484573364 ،" الأحذية ": 0.286143958568573 ،" سماعات الرأس ": 0.27902844548225403 ،" White_background ": 0.23441512882709503 ، "القميص": 0.21720334887504578 ، "Looking_AT_Viewer": 0.2044636756181717 ، "Plated_skirt": 0.1770533621311877 ، "Smile": 0.1753936171568 ، " 9 ، "سماعات الرأس": 0.16347116231918335 ، "Standing": 0.1511766076087952 ، "Rating: G": 0.13711321353912354 ، "Aqua_necktie": 0.11798079311847687 ، "Black_Skirt": 0.11197035759687424 ، "Blush": 0.10813453793525696}
  }
]

CLI

إنشاء علامات لصورة واحدة:

 # مع Docker: Cat Image.jpg | Docker Run -rm ghcr.io/danbooru/autotaggager autotag -# بدون docker: ./ autotag image.jpg

إنشاء علامات لصور متعددة:

 # مع Docker:# `-v $ pwd:/host` يعني تركيب الدليل الحالي AS/host داخل حاوية docker.docker -rm -v $ pwd:/host ghcr.io/danbooru/autotaggaggager autotag/host/ Image1.jpg /host/image2.jpg# بدون Docker: ./ autotag image1.jpg image2.jpg

إنشاء علامات لجميع الصور داخل images/ الدليل:

 # مع Docker:# تغيير "الصور" إلى أي دليل الصور الخاص بك يسمى. Docker Run -RM -V $ PWD/Images:/Images GHCR.IO/DANBOORU/AUTOTAGGER

قم بإنشاء علامات لجميع الملفات داخل دليل يطابق نمطًا:

 البحث عن الصور/ -name '*.jpg' | ./Autotag -i -

قم بإنشاء قائمة بالعلامات بتنسيق CSV ، مناسبة للاستيراد إلى مثيل Danbooru الخاص بك:

 ./AUTOTAG -C -F -N الصور/ | gzip> tags.csv.gz

التثبيت اليدوي 

# Install system dependencies
apt-get update
apt-get install git build-essential gfortran libatlas-base-dev libffi-dev libssl-dev libbz2-dev liblzma-dev

# Get code
git clone https://github.com/danbooru/autotagger.git
cd autotagger

# Install Python (skip this if Python 3.9.13 is already installed)
git clone https://github.com/asdf-vm/asdf.git ~/.asdf --branch v0.10.0
echo ". $HOME/.asdf/asdf.sh" >> ~/.bashrc
exec bash
asdf plugin add python
asdf install python 3.9.13
asdf shell python 3.9.13

# Install Python dependencies
pip install poetry==1.1.13
python -m poetry env use 3.9
python -m poetry install --no-dev

# Download latest model
wget https://github.com/danbooru/autotagger/releases/download/2022.06.20-233624-utc/model.pth -O models/model.pth

# Test that it works
./autotag test/hatsune_miku.jpg

تطبيق

النموذج الحالي هو stock Resnet-152 ، الذي تم تجهيزه على ImageNet ثم تم تحريكه على Danboooru لحوالي 10 عصر.

تم تدريب النموذج على حوالي 5500 علامة. يتضمن ذلك علامات الأحرف مع> 750 مشاركة ، وعلامات حقوق الطبع والنشر مع> 2000 مشاركات ، والعلامات العامة مع> 2500 وظيفة ، ولكن ليس علامات الفنان أو التعريف. يتم تضمين التصنيفات أيضا.

يتوفر النموذج على https://github.com/danbooru/autotaggager/release.

انظر أيضا

  • https://github.com/kichangkim/deepdanbooru

  • https://github.com/smildwolf/sw-cv-modelzoo

  • https://github.com/zyddnys/regdeepdanbooru

  • https://github.com/rezoo/illustration2vec

  • https://www.gwern.net/danbooru2021

  • https://console.cloud.google.com/storage/browser/danbooru_public/data؟project=danbooru1 (Danbooru Data Dumps)

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل