CyberHarem/vritra_fgo

--- license: mit task_categories: - text-to-image tags: - art - not-for-all-audiences size_categories: - n<1K --- # Dataset of vritra/ヴリトラ/弗栗多 (Fate/Grand Order) This is the dataset of vritra/ヴリトラ/弗栗多 (Fate/Grand Order), containing 96 images and their tags. The core tags of this character are `blonde_hair, long_hair, dragon_horns, breasts, horns, dark_skin, dragon_girl, facial_mark, dark-skinned_female, yellow_eyes, large_breasts, swept_bangs, tail, dragon_tail`, which are pruned in this dataset. 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)). ## List of Packages | Name | Images | Size | Download | Type | Description | |:-----------------|---------:|:-----------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------|:---------------------------------------------------------------------| | raw | 96 | 155.24 MiB | [Download](https://huggingface.co/datasets/CyberHarem/vritra_fgo/resolve/main/dataset-raw.zip) | Waifuc-Raw | Raw data with meta information (min edge aligned to 1400 if larger). | | 1200 | 96 | 137.05 MiB | [Download](https://huggingface.co/datasets/CyberHarem/vritra_fgo/resolve/main/dataset-1200.zip) | IMG+TXT | dataset with the shorter side not exceeding 1200 pixels. | | stage3-p480-1200 | 238 | 261.44 MiB | [Download](https://huggingface.co/datasets/CyberHarem/vritra_fgo/resolve/main/dataset-stage3-p480-1200.zip) | IMG+TXT | 3-stage cropped dataset with the area not less than 480x480 pixels. | ### Load Raw Dataset with Waifuc We provide raw dataset (including tagged images) for [waifuc](https://deepghs.github.io/waifuc/main/tutorials/installation/index.html) loading. If you need this, just run the following code ```python import os import zipfile from huggingface_hub import hf_hub_download from waifuc.source import LocalSource # download raw archive file zip_file = hf_hub_download( repo_id='CyberHarem/vritra_fgo', repo_type='dataset', filename='dataset-raw.zip', ) # extract files to your directory dataset_dir = 'dataset_dir' os.makedirs(dataset_dir, exist_ok=True) with zipfile.ZipFile(zip_file, 'r') as zf: zf.extractall(dataset_dir) # load the dataset with waifuc source = LocalSource(dataset_dir) for item in source: print(item.image, item.meta['filename'], item.meta['tags']) ``` ## List of Clusters List of tag clustering result, maybe some outfits can be mined here. ### Raw Text Version | # | Samples | Img-1 | Img-2 | Img-3 | Img-4 | Img-5 | Tags | |----:|----------:|:--------------------------------|:--------------------------------|:--------------------------------|:--------------------------------|:--------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 0 | 36 |  |  |  |  |  | looking_at_viewer, 1girl, black_dress, solo, bracelet, fur_trim, neck_ring, cleavage_cutout, sharp_teeth, white_background, grin | | 1 | 6 |  |  |  |  |  | 1girl, black_dress, looking_at_viewer, mouth_veil, solo, long_sleeves, green_ribbon | ### Table Version | # | Samples | Img-1 | Img-2 | Img-3 | Img-4 | Img-5 | looking_at_viewer | 1girl | black_dress | solo | bracelet | fur_trim | neck_ring | cleavage_cutout | sharp_teeth | white_background | grin | mouth_veil | long_sleeves | green_ribbon | |----:|----------:|:--------------------------------|:--------------------------------|:--------------------------------|:--------------------------------|:--------------------------------|:--------------------|:--------|:--------------|:-------|:-----------|:-----------|:------------|:------------------|:--------------|:-------------------|:-------|:-------------|:---------------|:---------------| | 0 | 36 |  |  |  |  |  | X | X | X | X | X | X | X | X | X | X | X | | | | | 1 | 6 |  |  |  |  |  | X | X | X | X | | | | | | | | X | X | X |许可证: MIT 任务类别: - 文本到图像 标签: - 艺术 - 不适宜全年龄段 样本量范围: - n<1K # 《Fate/Grand Order》角色弗栗多（vritra/ヴリトラ）数据集 本数据集收录了《Fate/Grand Order》中角色弗栗多（vritra/ヴリトラ）的96张图像及其对应的标注标签。 该角色的核心标注标签为`金发（blonde_hair）、长发（long_hair）、龙角（dragon_horns）、胸部（breasts）、角（horns）、深色皮肤（dark_skin）、龙娘（dragon_girl）、面部印记（facial_mark）、深色皮肤女性（dark-skinned_female）、黄瞳（yellow_eyes）、巨乳（large_breasts）、偏分刘海（swept_bangs）、尾巴（tail）、龙尾（dragon_tail）`，本数据集已对上述标签进行了剪枝处理。 图像从多个平台爬取而来（例如danbooru、pixiv、zerochan等），自动爬取系统由[DeepGHS Team](https://github.com/deepghs)（其Hugging Face组织主页：https://huggingface.co/deepghs）开发维护。 ## 数据集包列表 | 包名 | 图像数量 | 大小 | 下载链接 | 类型 | 描述 | |:-----------------|---------:|:-----------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------|:-------------------------------------------------------------| | raw | 96 | 155.24 MiB | [下载](https://huggingface.co/datasets/CyberHarem/vritra_fgo/resolve/main/dataset-raw.zip) | Waifuc-Raw | 包含元信息的原始数据，若图像短边大于1400像素则将其对齐至1400像素。 | | 1200 | 96 | 137.05 MiB | [下载](https://huggingface.co/datasets/CyberHarem/vritra_fgo/resolve/main/dataset-1200.zip) | IMG+TXT | 短边不超过1200像素的数据集。 | | stage3-p480-1200 | 238 | 261.44 MiB | [下载](https://huggingface.co/datasets/CyberHarem/vritra_fgo/resolve/main/dataset-stage3-p480-1200.zip) | IMG+TXT | 经过3阶段裁剪的数据集，裁剪区域不小于480×480像素。 | ### 使用Waifuc加载原始数据集 我们提供了支持waifuc加载的原始数据集（包含带标注的图像）。如需使用，请执行以下代码： python import os import zipfile from huggingface_hub import hf_hub_download from waifuc.source import LocalSource # 下载原始压缩包文件 zip_file = hf_hub_download( repo_id='CyberHarem/vritra_fgo', repo_type='dataset', filename='dataset-raw.zip', ) # 将文件解压至指定目录 dataset_dir = 'dataset_dir' os.makedirs(dataset_dir, exist_ok=True) with zipfile.ZipFile(zip_file, 'r') as zf: zf.extractall(dataset_dir) # 使用waifuc加载数据集 source = LocalSource(dataset_dir) for item in source: print(item.image, item.meta['filename'], item.meta['tags']) ## 聚类结果列表 本部分为标签聚类结果，可从中挖掘角色穿搭相关信息。 ### 原始文本版本 | # | 样本数量 | 示例图1 | 示例图2 | 示例图3 | 示例图4 | 示例图5 | 标签列表 | |----:|----------:|:--------------------------------|:--------------------------------|:--------------------------------|:--------------------------------|:--------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 0 | 36 |  |  |  |  |  | 看向镜头、单女性角色、黑色连衣裙、单人、手链、毛边装饰、颈环、领口镂空、尖牙、白色背景、露齿笑 | | 1 | 6 |  |  |  |  |  | 单女性角色、黑色连衣裙、看向镜头、口纱、单人、长袖、绿色丝带 | ### 表格版本 | # | 样本数量 | 示例图1 | 示例图2 | 示例图3 | 示例图4 | 示例图5 | 看向镜头 | 单女性角色 | 黑色连衣裙 | 单人 | 手链 | 毛边装饰 | 颈环 | 领口镂空 | 尖牙 | 白色背景 | 露齿笑 | 口纱 | 长袖 | 绿色丝带 | |----:|----------:|:--------------------------------|:--------------------------------|:--------------------------------|:--------------------------------|:--------------------------------|:--------------------|:--------|:--------------|:-------|:-----------|:-----------|:------------|:------------------|:--------------|:-------------------|:-------|:-------------|:---------------|:---------------| | 0 | 36 |  |  |  |  |  | X | X | X | X | X | X | X | X | X | X | X | | | | | 1 | 6 |  |  |  |  |  | X | X | X | X | | | | | | | | X | X | X |

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: vritra/ヴリトラ/弗栗多 (Fate/Grand Order)
• 包含内容: 96张图像及其标签
• 核心标签: blonde_hair, long_hair, dragon_horns, breasts, horns, dark_skin, dragon_girl, facial_mark, dark-skinned_female, yellow_eyes, large_breasts, swept_bangs, tail, dragon_tail
• 许可证: MIT
• 任务类别: text-to-image
• 标签: art, not-for-all-audiences
• 大小类别: n<1K

数据集包

名称	图像数量	大小	类型	描述
raw	96	155.24 MiB	Waifuc-Raw	包含元信息的原始数据，最小边对齐至1400像素（如果更大）。
1200	96	137.05 MiB	IMG+TXT	短边不超过1200像素的数据集。
stage3-p480-1200	238	261.44 MiB	IMG+TXT	三阶段裁剪数据集，区域不小于480x480像素。

数据集加载示例

• 使用工具: waifuc

• 加载代码示例: python import os import zipfile

  from huggingface_hub import hf_hub_download from waifuc.source import LocalSource

  下载原始归档文件

  zip_file = hf_hub_download( repo_id=CyberHarem/vritra_fgo, repo_type=dataset, filename=dataset-raw.zip, )

  提取文件至目录

  dataset_dir = dataset_dir os.makedirs(dataset_dir, exist_ok=True) with zipfile.ZipFile(zip_file, r) as zf: zf.extractall(dataset_dir)

  使用waifuc加载数据集

  source = LocalSource(dataset_dir) for item in source: print(item.image, item.meta[filename], item.meta[tags])

标签聚类结果

#	样本数	标签
0	36	looking_at_viewer, 1girl, black_dress, solo, bracelet, fur_trim, neck_ring, cleavage_cutout, sharp_teeth, white_background, grin
1	6	1girl, black_dress, looking_at_viewer, mouth_veil, solo, long_sleeves, green_ribbon

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集聚焦于《Fate/Grand Order》中的角色弗栗多（Vritra），通过自动化爬虫系统从Danbooru、Pixiv、Zerochan等多个图像平台采集原始图像与标签数据，并由DeepGHS团队提供技术支持。数据集共包含96张图像，核心标签如金发、长发、龙角、龙尾等特征已被系统化精简。数据以多种格式打包，包括原始元数据包、短边不超过1200像素的标准化图像包，以及经过三阶段裁剪、面积不低于480x480像素的增强包，满足不同训练需求。

使用方法

用户可通过Hugging Face Hub下载原始压缩包，并借助Waifuc库加载数据集。具体流程包括：使用`hf_hub_download`函数获取`dataset-raw.zip`文件，解压至本地目录后，通过`LocalSource`类读取图像及其元数据（如文件名、标签）。此方法支持灵活的数据迭代与预处理，适合用于文本到图像模型的训练与评估。

背景与挑战

背景概述

在生成式人工智能与二次元文化深度交融的当下，面向特定角色的精细化图像生成数据集逐渐成为推动文本到图像模型发展的重要基石。由DeepGHS团队于近期构建的CyberHarem/vritra_fgo数据集，聚焦于《Fate/Grand Order》中的角色弗栗多（Vritra），旨在为动漫风格图像生成提供高质量、标签化的训练资源。该数据集包含96张精心筛选的图像及其对应标签，核心特征涵盖金发、龙角、深色皮肤等标志性元素，为研究者探索角色一致性生成、细粒度属性控制等方向提供了宝贵素材。其发布不仅丰富了二次元图像生成领域的数据生态，也为多源数据自动采集与清洗技术提供了实践案例。

当前挑战

该数据集所面临的挑战首先体现在领域问题层面：文本到图像生成模型在处理高度风格化的动漫角色时，常因训练数据稀疏或标签不精确而难以准确还原角色标志性特征，如弗栗多的龙角与深色皮肤的组合属性。其次，在数据构建过程中，多源（如Danbooru、Pixiv）自动爬取系统虽提升了效率，但面临图像版权、质量参差及标签噪声等问题，需依赖复杂的后处理与人工校验。此外，数据集规模较小（不足百张），可能导致模型过拟合或泛化能力不足，如何利用数据增强与迁移学习弥补这一短板，亦是亟待攻克的难点。

常用场景

经典使用场景

在动漫角色生成与风格迁移领域，CyberHarem/vritra_fgo数据集为基于文本到图像生成模型（如Stable Diffusion）的精细化角色定制提供了高质量训练素材。该数据集包含96张源自Danbooru、Pixiv等平台的弗栗多（Fate/Grand Order）图像及其标签，核心标签涵盖发色、瞳孔、龙角、肤色等关键视觉特征，并经过裁剪与尺寸统一处理，可直接用于微调扩散模型，实现对特定二次元角色的精准复现与风格化演绎。

解决学术问题

该数据集有效解决了二次元角色生成研究中数据稀缺与标签不规范的瓶颈。通过提供标准化标注的少量样本，它支撑了少样本学习（few-shot learning）与概念注入（concept injection）等前沿课题，使研究者能够探索在极低数据量下如何保持角色身份特征的一致性。其意义在于推动生成模型从通用图像合成向领域特异性、高保真度角色生成演进，并为跨模态对齐（如文本描述与视觉外观的映射）提供了可复现的基准。

实际应用

在实际应用中，该数据集可赋能游戏开发、虚拟主播形象设计与同人创作等产业场景。通过微调预训练模型，创作者能够快速生成弗栗多角色的多姿态、多服饰变体，大幅降低美术资源制作成本。此外，数据集提供的聚类结果（如基于着装与表情的分组）有助于自动化生成角色图鉴或动态立绘，在动漫IP衍生品开发与个性化内容推荐系统中具有显著应用价值。

数据集最近研究

最新研究方向

在文本到图像生成领域，针对特定动漫角色（如Fate/Grand Order中的弗栗多）的高质量、精细化数据集构建正成为前沿热点。该数据集通过自动化爬取与多源整合（涵盖Danbooru、Pixiv等平台），提供了包含96张图像及详尽标签的精细标注资源，并创新性地采用多阶段裁剪与聚类分析技术（如stage3-p480-1200与标签聚类），以支持复杂角色特征（如龙角、暗色皮肤、龙尾等）的精准学习。这一方向紧密关联当前生成式AI在二次元文化中的爆发式应用，不仅推动了角色一致性生成与细粒度风格迁移的技术突破，还为虚拟偶像、游戏资产自动化创作等产业场景提供了关键数据基础，其意义在于通过结构化、可复用的数据集范式，加速了从通用模型向垂类角色定制化模型的演进。