CyberHarem/kita_ikuyo_bocchitherock

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license: mit
task_categories:
- text-to-image
tags:
- art
- not-for-all-audiences
size_categories:
- n<1K
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# Dataset of Kita Ikuyo

This is the dataset of Kita Ikuyo, containing 296 images and their tags.

Images are crawled from many sites (e.g. danbooru, pixiv, zerochan ...), the auto-crawling system is powered by [DeepGHS Team](https://github.com/deepghs)([huggingface organization](https://huggingface.co/deepghs)).

| Name | Images | Download | Description |
|:------------|---------:|:------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------|
| raw | 296 | [Download](dataset-raw.zip) | Raw data with meta information. |
| raw-stage3 | 650 | [Download](dataset-raw-stage3.zip) | 3-stage cropped raw data with meta information. |
| 384x512 | 296 | [Download](dataset-384x512.zip) | 384x512 aligned dataset. |
| 512x512 | 296 | [Download](dataset-512x512.zip) | 512x512 aligned dataset. |
| 512x704 | 296 | [Download](dataset-512x704.zip) | 512x704 aligned dataset. |
| 640x640 | 296 | [Download](dataset-640x640.zip) | 640x640 aligned dataset. |
| 640x880 | 296 | [Download](dataset-640x880.zip) | 640x880 aligned dataset. |
| stage3-640 | 650 | [Download](dataset-stage3-640.zip) | 3-stage cropped dataset with the shorter side not exceeding 640 pixels. |
| stage3-800 | 650 | [Download](dataset-stage3-800.zip) | 3-stage cropped dataset with the shorter side not exceeding 800 pixels. |
| stage3-1200 | 650 | [Download](dataset-stage3-1200.zip) | 3-stage cropped dataset with the shorter side not exceeding 1200 pixels. |

This is the dataset of Kita Ikuyo, containing 296 images and their tags. Images are crawled from many sites (e.g. danbooru, pixiv, zerochan ...), the auto-crawling system is powered by DeepGHS Team. The dataset offers various formats and sizes of images, including raw data, cropped data at different stages, and images with different resolutions.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

Dataset of Kita Ikuyo

数据集描述

该数据集包含296张图片及其标签。图片来源于多个网站，如danbooru、pixiv、zerochan等。

数据集版本

• raw: 296张图片，包含元信息。
• raw-stage3: 650张图片，3阶段裁剪的原始数据，包含元信息。
• 384x512: 296张图片，384x512对齐的数据集。
• 512x512: 296张图片，512x512对齐的数据集。
• 512x704: 296张图片，512x704对齐的数据集。
• 640x640: 296张图片，640x640对齐的数据集。
• 640x880: 296张图片，640x880对齐的数据集。
• stage3-640: 650张图片，3阶段裁剪的数据集，短边不超过640像素。
• stage3-800: 650张图片，3阶段裁剪的数据集，短边不超过800像素。
• stage3-1200: 650张图片，3阶段裁剪的数据集，短边不超过1200像素。

数据集标签

• art
• not-for-all-audiences

数据集大小

n<1K

许可

MIT

任务类别

text-to-image

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集聚焦于动漫角色“喜多郁代”（Kita Ikuyo），源自热门作品《孤独摇滚！》。数据集的构建依托于DeepGHS团队开发的自动化爬取系统，从Danbooru、Pixiv、Zerochan等多个知名插画与图片分享平台广泛收集图像资源。经过严格筛选与整理，最终收录了296张原始图像及其对应的标签信息。为进一步提升数据质量，数据集还提供了经过三级裁剪处理的扩充版本，图像数量增加至650张，以适应不同训练需求。

使用方法

使用该数据集时，研究者可直接从HuggingFace页面下载所需的压缩包。原始数据（raw）包含完整元信息，适用于自定义预处理流程；对齐版本（如512x512）可直接用于多数标准图像生成模型的训练。三级裁剪版本（stage3）则更适合需要精确定位角色的场景。建议根据模型输入尺寸选择对应分辨率，并利用配套标签进行条件生成或微调训练。数据集采用MIT许可证，允许自由使用与修改。

背景与挑战

背景概述

在文本到图像生成领域，高质量、领域特化的数据集是驱动模型性能提升的关键要素。CyberHarem/kita_ikuyo_bocchitherock数据集由DeepGHS团队于近期构建，专注于动漫角色“喜多郁代”（出自作品《孤独摇滚！》）。该数据集汇集了296张图像及其标签，数据来源涵盖Danbooru、Pixiv、Zerochan等知名二次元图库，通过自动化爬取系统实现高效采集。其核心研究问题在于为动漫角色生成任务提供标准化、多分辨率的训练资源，涵盖从原始数据到多阶段裁剪对齐的多种版本（如384x512、512x512、640x640等），以适配不同模型架构的需求。该数据集的出现，为动漫领域文本到图像生成的研究提供了细粒度的素材支持，推动了特定角色生成质量的提升。

当前挑战

该数据集面临的挑战体现在多个层面。首先，在领域问题层面，动漫角色生成需解决风格一致性、角色特征保持以及背景与主体的协调性等难题，而当前数据集规模较小（不足1000张图像），可能限制模型对角色多样姿态与表情的泛化能力。其次，在构建过程中，数据采集面临版权与来源合规性的挑战，从多个网站自动爬取图像需处理不同的元数据格式与标签体系，确保数据标注的准确性与统一性。此外，多分辨率版本的生成涉及图像裁剪与对齐的算法优化，如何在保持角色主体完整性的同时适应不同长宽比，避免信息丢失或形变，是技术实现中的关键难点。

常用场景

经典使用场景

在动漫角色生成与风格迁移的研究领域中，CyberHarem/kita_ikuyo_bocchitherock数据集以其聚焦于单一角色“喜多郁代”的296张高质量图像及配套标签，成为文本到图像生成模型微调与个性化创作的理想素材。该数据集整合了来自Danbooru、Pixiv等主流动漫社区的图像资源，并提供了多种分辨率（如512x512、640x640）及多阶段裁剪版本，便于研究者针对不同模型架构进行训练与评估。其经典应用场景在于利用扩散模型（如Stable Diffusion）进行角色一致性生成，通过精细的标签系统捕捉角色的外貌特征与风格细节，从而实现对特定动漫形象的精准复现。

解决学术问题

该数据集有效解决了动漫角色生成领域中因数据稀缺而导致的模型泛化不足与风格偏移问题。传统文本到图像模型在处理小众或特定角色时，常因缺乏充足标注数据而产生模糊或失真结果，而CyberHarem/kita_ikuyo_bocchitherock通过提供集中且多样的图像集合，为角色驱动的生成任务奠定了数据基础。其解决了如何从有限样本中学习角色固有特征并保持生成一致性的学术难题，同时推动了多尺度图像对齐与裁剪策略在数据预处理中的应用研究，为提升生成质量与训练效率提供了可复现的基准。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为动漫内容创作与个性化定制提供了高效工具。创作者可基于该数据微调生成模型，快速产出符合角色设定的插画、表情包或动画帧，显著降低人工绘制成本。在游戏与虚拟偶像产业中，数据集支持对“喜多郁代”这一角色进行多视角、多姿态的自动生成，助力数字资产库的构建。此外，其多分辨率版本适配了不同硬件平台的部署需求，从移动端到云端均可实现实时生成，推动了个性化角色IP在社交媒体与虚拟现实中的广泛应用。

数据集最近研究

最新研究方向

在动漫与虚拟角色生成领域，基于文本到图像（text-to-image）的扩散模型已成为前沿热点，而高质量、细粒度的角色数据集是驱动模型性能提升的关键。CyberHarem/kita_ikuyo_bocchitherock 数据集聚焦于《孤独摇滚！》中角色喜多郁代，通过从Danbooru、Pixiv等平台自动化爬取并精心筛选296张图像及对应标签，为角色定制化生成提供了稀缺的垂直领域资源。该数据集不仅提供多种分辨率（如384x512、512x512、640x640等）的标准化对齐版本，还引入了三阶段裁剪（stage3）策略以优化构图，显著提升了训练数据的多样性与可用性。这一工作与近期动漫生成模型（如NovelAI、Waifu Diffusion）对角色一致性、风格迁移的追求高度契合，为研究者在少样本学习、角色身份保持等方向提供了坚实的数据基础，推动了二次元文化在AI生成内容（AIGC）中的精细化发展。