sophia_reverse1999
收藏Hugging Face2024-08-05 更新2024-12-12 收录
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资源简介:
这是一个名为'Sophia/苏菲亚/ソフィア(リバース:1999) (Reverse:1999)'的数据集,包含47张Sophia角色的图片及其标签。核心标签包括'红发、长发、绿眼睛、发带、白发带、发髻'等。图片从多个网站(如danbooru、pixiv、zerochan等)爬取,由DeepGHS团队开发的自动爬虫系统支持。数据集提供两个包:'原始'和'阶段3-p480-1200',具有不同的尺寸和类型。此外,还有一份标签聚类结果列表,展示了图片的聚类情况。
提供机构:
DeepGHS CyberHarem
创建时间:
2024-08-05
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
Dataset of Sophia/苏菲亚/ソフィア(リバース:1999) (Reverse:1999)
数据集描述
该数据集包含47张Sophia/苏菲亚/ソフィア(リバース:1999) (Reverse:1999)的图像及其标签。主要标签包括red_hair, long_hair, green_eyes, hairband, white_hairband, hair_bun。
数据集来源
图像从多个网站(如danbooru, pixiv, zerochan等)爬取,爬虫系统由DeepGHS Team开发。
数据集包列表
| 名称 | 图像数量 | 大小 | 下载链接 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|---|---|---|
| raw | 47 | 75.06 MiB | Download | Waifuc-Raw | 包含元信息的原始数据(最小边对齐到1400像素,如果更大)。 |
| stage3-p480-1200 | 93 | 116.16 MiB | Download | IMG+TXT | 3阶段裁剪数据集,区域不小于480x480像素。 |
数据集加载
提供原始数据集(包括标记图像)用于waifuc加载。
标签聚类结果
原始文本版本
| # | 样本数量 | 图像1 | 图像2 | 图像3 | 图像4 | 图像5 | 标签 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 9 | ![]() |
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curly_hair, white_dress, ancient_greek_clothes, drill_hair, outdoors, parted_lips, solo_focus, 1girl, 2girls, blue_hair, from_side, gold_choker, necklace, out_of_frame, sky, toga |
| 1 | 5 | ![]() |
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1girl, ancient_greek_clothes, closed_mouth, greco-roman_clothes, jewelry, blue_sky, hand_up, looking_at_viewer, parted_bangs, single_side_bun, smile, standing, toga, cleavage, cloud, day, fingerless_gloves, full_body, gold_choker, outdoors, solo_focus, white_dress, beach, black_gloves, curly_hair, drill_hair, dutch_angle, holding_book, single_glove |
| 2 | 8 | ![]() |
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simple_background, white_background, 1girl, gold_choker, closed_mouth, necklace, upper_body, ancient_greek_clothes, cleavage, dress, freckles, looking_at_viewer, profile, solo_focus, toga |
表格版本
| # | 样本数量 | 图像1 | 图像2 | 图像3 | 图像4 | 图像5 | curly_hair | white_dress | ancient_greek_clothes | drill_hair | outdoors | parted_lips | solo_focus | 1girl | 2girls | blue_hair | from_side | gold_choker | necklace | out_of_frame | sky | toga | closed_mouth | greco-roman_clothes | jewelry | blue_sky | hand_up | looking_at_viewer | parted_bangs | single_side_bun | smile | standing | cleavage | cloud | day | fingerless_gloves | full_body | beach | black_gloves | dutch_angle | holding_book | single_glove | simple_background | white_background | upper_body | dress | freckles | profile |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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搜集汇总
数据集介绍

构建方式
sophia_reverse1999数据集的构建依托于自动化爬虫系统,该系统由DeepGHS团队开发,能够从多个知名图像平台(如danbooru、pixiv、zerochan等)高效抓取图像数据。数据集包含47张图像及其标签,经过精心筛选和修剪,确保数据的多样性和质量。图像的最小边缘被对齐至1400像素,以保证高分辨率。此外,数据集还提供了经过三阶段裁剪的图像版本,裁剪后的图像面积不小于480x480像素,进一步丰富了数据的使用场景。
特点
sophia_reverse1999数据集以其独特的艺术风格和精细的标签系统脱颖而出。数据集中的图像围绕角色Sophia展开,涵盖了丰富的视觉元素,如红色长发、绿色眼睛、发带等核心特征。标签系统经过优化,剔除了冗余信息,保留了最具代表性的特征描述。此外,数据集还提供了聚类分析结果,展示了不同服饰和场景的分布,为研究角色设计和视觉风格提供了宝贵的参考。
使用方法
用户可以通过Hugging Face平台直接下载sophia_reverse1999数据集的原始数据或裁剪版本。对于需要进一步处理数据的用户,数据集支持通过waifuc工具进行加载和处理。用户只需下载原始压缩包并解压至本地目录,即可使用waifuc的LocalSource功能加载图像及其元数据。通过简单的Python脚本,用户可以轻松访问每张图像的标签信息,并进行后续的分析或模型训练。
背景与挑战
背景概述
Sophia/苏菲亚/ソフィア(リバース:1999) (Reverse:1999)数据集由DeepGHS团队创建,专注于文本到图像的生成任务,特别是与艺术相关的图像数据。该数据集包含了47张图像及其对应的标签,主要围绕角色Sophia的特征进行标注,如红发、长发、绿眼等。这些图像从多个知名艺术平台(如danbooru、pixiv、zerochan等)爬取而来,经过自动化的处理系统进行整理和标注。该数据集的构建旨在为艺术生成领域提供高质量的图像数据,帮助研究人员在角色设计、图像生成等任务中取得进展。
当前挑战
该数据集面临的主要挑战包括两个方面。首先,在领域问题方面,文本到图像的生成任务本身具有较高的复杂性,尤其是在艺术风格的角色生成中,如何准确捕捉角色的特征并将其转化为图像是一个技术难点。其次,在数据构建过程中,图像的质量和多样性是关键挑战。尽管数据集通过自动化系统从多个平台爬取图像,但如何确保图像的清晰度、标注的准确性以及数据的多样性仍然是一个难题。此外,数据集的规模较小(少于1000张图像),可能限制了其在复杂任务中的应用效果。
常用场景
经典使用场景
在数字艺术与动漫创作领域,sophia_reverse1999数据集为研究者提供了丰富的图像资源,特别是围绕角色苏菲亚的多样化视觉表现。该数据集通过包含47张图像及其标签,支持从图像生成到风格迁移等多种文本到图像任务的实验与开发。其经典使用场景包括利用这些图像进行深度学习模型的训练,以生成具有特定艺术风格的动漫角色图像。
衍生相关工作
基于sophia_reverse1999数据集,许多经典工作得以衍生。例如,研究者开发了基于深度学习的动漫角色生成模型,利用该数据集进行训练,生成了大量风格统一的角色图像。此外,该数据集还被用于图像风格迁移算法的研究,推动了动漫艺术与计算机视觉技术的深度融合。
数据集最近研究
最新研究方向
在数字艺术与文本生成图像领域,sophia_reverse1999数据集的研究方向主要集中在图像标签的自动生成与图像内容的语义理解。随着深度学习技术的进步,研究者们利用该数据集中的图像和标签信息,探索如何通过自然语言处理技术自动生成图像描述,以及如何从图像中提取更深层次的语义信息。此外,该数据集还被用于研究图像风格迁移和图像增强技术,特别是在动漫和游戏角色设计中的应用。这些研究不仅推动了图像生成技术的发展,也为相关领域的创意产业提供了新的工具和方法。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成


















