DeepDanbooru Web:線上辨識動漫圖畫風格並生成用於 AI 產圖之標籤(提詞、咒語)

2022/10/19 5,183 1 網路應用 , 人工智慧

現在許多使用 AI 生成圖畫的模型都需要輸入標籤(提詞、咒語)才能產出要的結果,但是要怎麼快速且有效率的產生這些標籤呢?現在 GitHub 上頭有個專案名為「DeepDanbooru」,它可以幫您辨識動漫風格的圖畫,並產生以 Danbooru 這個插圖分享網站為基礎的相關通用、角色及系統標籤,除了用於 AI 產圖外,也能幫助您分類圖畫。您可以選擇使用自己的硬體設備跑這套評估系統,也能跟著本文教學使用「DeepDanbooru Web」來線上處理!


▲ 進入「DeepDanbooru Web」並上傳圖像檔案,檔案必須為小於 10 MB 的 JPEG 或 PNG 格式。所有上傳的檔案在評估後會自動從伺服器中刪除。可以使用裁切功能,選好檔案後就可以點「Upload」上傳了!

▲ 左側是評估結果,右側是上傳圖畫之預覽。

▲ 可產生通用、角色及系統標籤,數字是表示可靠性,1 是最高可靠性。這次上傳「響(艦隊Collection)」的圖畫,總處理時間為 5.5049 秒,真的挺快的,評估結果也很正確。

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