dnbr-tagger-preview1オープンソース多ラベル画像分類器

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Dnbr Tagger Preview1

gustproofによって開発

Danbooru2023データセットのサブセットでトレーニングされた軽量マルチラベル画像分類器で、238x238解像度で約4000万サンプルを学習し、同サイズのモデルの中で優れた性能を発揮します。

画像分類オープンソースライセンス:Apache-2.0 #アニメ画像のマルチラベル分類 #軽量で効率的なモデル #Danbooruデータセット最適化

ダウンロード数 132

リリース時間 : 5/2/2025

モデル概要

このモデルは効率的な画像マルチラベル分類器で、アニメスタイルの画像に特化して最適化されており、画像内の複数のラベルを同時に識別できます。

モデル特徴

軽量で効率的

モデルサイズが最適化されており、良好な性能を維持しながら計算リソースの需要を削減

マルチラベル分類

画像内の複数のラベルを同時に識別可能で、複雑なシーン分析に適しています

アニメ画像最適化

Danbooruデータセットのアニメスタイル画像に特化して最適化されています

モデル能力

画像マルチラベル分類

アニメスタイル認識

効率的な推論

使用事例

コンテンツタグ付け

アニメ画像自動タグ付け

アニメスタイルの画像に自動的に記述タグを生成

キャラクターの特徴やシーン要素など複数のタグを正確に識別可能

コンテンツフィルタリング

NSFWコンテンツ検出

画像に含まれる可能性のある不適切なコンテンツを識別

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