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CyberHarem/isla_fanart_plasticmemories

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Hugging Face2024-02-02 更新2024-03-04 收录
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资源简介:
--- license: mit task_categories: - text-to-image tags: - art - not-for-all-audiences size_categories: - n<1K --- # Dataset of [Anime-based] Isla (Plastic Memories) This is the dataset of [Anime-based] Isla (Plastic Memories), containing 130 images and their tags. The core tags of this character are `long_hair, red_eyes, ahoge, twintails, white_hair`, 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 | 130 | 171.52 MiB | [Download](https://huggingface.co/datasets/CyberHarem/isla_fanart_plasticmemories/resolve/main/dataset-raw.zip) | Waifuc-Raw | Raw data with meta information (min edge aligned to 1400 if larger). | | 800 | 130 | 94.34 MiB | [Download](https://huggingface.co/datasets/CyberHarem/isla_fanart_plasticmemories/resolve/main/dataset-800.zip) | IMG+TXT | dataset with the shorter side not exceeding 800 pixels. | | stage3-p480-800 | 321 | 209.24 MiB | [Download](https://huggingface.co/datasets/CyberHarem/isla_fanart_plasticmemories/resolve/main/dataset-stage3-p480-800.zip) | IMG+TXT | 3-stage cropped dataset with the area not less than 480x480 pixels. | | 1200 | 130 | 148.42 MiB | [Download](https://huggingface.co/datasets/CyberHarem/isla_fanart_plasticmemories/resolve/main/dataset-1200.zip) | IMG+TXT | dataset with the shorter side not exceeding 1200 pixels. | | stage3-p480-1200 | 321 | 294.47 MiB | [Download](https://huggingface.co/datasets/CyberHarem/isla_fanart_plasticmemories/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/isla_fanart_plasticmemories', 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 | 5 | ![](samples/0/clu0-sample0.png) | ![](samples/0/clu0-sample1.png) | ![](samples/0/clu0-sample2.png) | ![](samples/0/clu0-sample3.png) | ![](samples/0/clu0-sample4.png) | 1girl, boots, detached_sleeves, employee_uniform, necktie, solo, white_footwear, skirt, looking_at_viewer | | 1 | 9 | ![](samples/1/clu1-sample0.png) | ![](samples/1/clu1-sample1.png) | ![](samples/1/clu1-sample2.png) | ![](samples/1/clu1-sample3.png) | ![](samples/1/clu1-sample4.png) | 1girl, detached_sleeves, solo, necktie, blush, employee_uniform, looking_at_viewer, smile, sitting | | 2 | 7 | ![](samples/2/clu2-sample0.png) | ![](samples/2/clu2-sample1.png) | ![](samples/2/clu2-sample2.png) | ![](samples/2/clu2-sample3.png) | ![](samples/2/clu2-sample4.png) | bangs, closed_mouth, collared_shirt, detached_sleeves, hair_between_eyes, red_necktie, sleeveless_shirt, 1girl, blush, long_sleeves, looking_at_viewer, solo, black_shirt, very_long_hair, simple_background, smile, white_background, white_shirt, white_skirt, bare_shoulders, uniform, upper_body | | 3 | 5 | ![](samples/3/clu3-sample0.png) | ![](samples/3/clu3-sample1.png) | ![](samples/3/clu3-sample2.png) | ![](samples/3/clu3-sample3.png) | ![](samples/3/clu3-sample4.png) | 1girl, coat, plaid_scarf, blush, red_scarf, solo, hair_between_eyes, closed_eyes, facing_viewer, long_sleeves, scarf_over_mouth, upper_body | ### Table Version | # | Samples | Img-1 | Img-2 | Img-3 | Img-4 | Img-5 | 1girl | boots | detached_sleeves | employee_uniform | necktie | solo | white_footwear | skirt | looking_at_viewer | blush | smile | sitting | bangs | closed_mouth | collared_shirt | hair_between_eyes | red_necktie | sleeveless_shirt | long_sleeves | black_shirt | very_long_hair | simple_background | white_background | white_shirt | white_skirt | bare_shoulders | uniform | upper_body | coat | plaid_scarf | red_scarf | closed_eyes | facing_viewer | scarf_over_mouth | |----:|----------:|:--------------------------------|:--------------------------------|:--------------------------------|:--------------------------------|:--------------------------------|:--------|:--------|:-------------------|:-------------------|:----------|:-------|:-----------------|:--------|:--------------------|:--------|:--------|:----------|:--------|:---------------|:-----------------|:--------------------|:--------------|:-------------------|:---------------|:--------------|:-----------------|:--------------------|:-------------------|:--------------|:--------------|:-----------------|:----------|:-------------|:-------|:--------------|:------------|:--------------|:----------------|:-------------------| | 0 | 5 | ![](samples/0/clu0-sample0.png) | ![](samples/0/clu0-sample1.png) | ![](samples/0/clu0-sample2.png) | ![](samples/0/clu0-sample3.png) | ![](samples/0/clu0-sample4.png) | X | X | X | X | X | X | X | X | X | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | 1 | 9 | ![](samples/1/clu1-sample0.png) | ![](samples/1/clu1-sample1.png) | ![](samples/1/clu1-sample2.png) | ![](samples/1/clu1-sample3.png) | ![](samples/1/clu1-sample4.png) | X | | X | X | X | X | | | X | X | X | X | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | 2 | 7 | ![](samples/2/clu2-sample0.png) | ![](samples/2/clu2-sample1.png) | ![](samples/2/clu2-sample2.png) | ![](samples/2/clu2-sample3.png) | ![](samples/2/clu2-sample4.png) | X | | X | | | X | | | X | X | X | | X | X | X | X | X | X | X | X | X | X | X | X | X | X | X | X | | | | | | | | 3 | 5 | ![](samples/3/clu3-sample0.png) | ![](samples/3/clu3-sample1.png) | ![](samples/3/clu3-sample2.png) | ![](samples/3/clu3-sample3.png) | ![](samples/3/clu3-sample4.png) | X | | | | | X | | | | X | | | | | | X | | | X | | | | | | | | | X | X | X | X | X | X | X |
提供机构:
CyberHarem
原始信息汇总

数据集概述

基本信息

  • 名称: [Anime-based] Isla (Plastic Memories)
  • 许可证: MIT
  • 任务类别: 文本到图像
  • 标签: 艺术, 非所有受众
  • 大小类别: n<1K

数据集描述

该数据集包含130张图片及其标签,主要标签包括long_hair, red_eyes, ahoge, twintails, white_hair

数据来源

图片从多个网站爬取,如danbooru, pixiv, zerochan等,爬虫系统由DeepGHS Team开发。

数据集包列表

名称 图片数量 大小 类型 描述
raw 130 171.52 MiB 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)。
800 130 94.34 MiB IMG+TXT 短边不超过800像素的数据集。
stage3-p480-800 321 209.24 MiB IMG+TXT 3阶段裁剪数据集,区域不小于480x480像素。
1200 130 148.42 MiB IMG+TXT 短边不超过1200像素的数据集。
stage3-p480-1200 321 294.47 MiB IMG+TXT 3阶段裁剪数据集,区域不小于480x480像素。

标签聚类结果

原始文本版本

# 样本数量 图片1 图片2 图片3 图片4 图片5 标签
0 5 1girl, boots, detached_sleeves, employee_uniform, necktie, solo, white_footwear, skirt, looking_at_viewer
1 9 1girl, detached_sleeves, solo, necktie, blush, employee_uniform, looking_at_viewer, smile, sitting
2 7 bangs, closed_mouth, collared_shirt, detached_sleeves, hair_between_eyes, red_necktie, sleeveless_shirt, 1girl, blush, long_sleeves, looking_at_viewer, solo, black_shirt, very_long_hair, simple_background, smile, white_background, white_shirt, white_skirt, bare_shoulders, uniform, upper_body
3 5 1girl, coat, plaid_scarf, blush, red_scarf, solo, hair_between_eyes, closed_eyes, facing_viewer, long_sleeves, scarf_over_mouth, upper_body

表格版本

# 样本数量 图片1 图片2 图片3 图片4 图片5 1girl boots detached_sleeves employee_uniform necktie solo white_footwear skirt looking_at_viewer blush smile sitting bangs closed_mouth collared_shirt hair_between_eyes red_necktie sleeveless_shirt long_sleeves black_shirt very_long_hair simple_background white_background white_shirt white_skirt bare_shoulders uniform upper_body coat plaid_scarf red_scarf closed_eyes facing_viewer scarf_over_mouth
0 5 X X X X X X X X X
搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
该数据集聚焦于动漫作品《可塑性记忆》中的角色艾拉,共收录130张高质量同人图像及其对应的标签信息。数据采集过程由DeepGHS团队研发的自动爬取系统驱动,广泛覆盖Danbooru、Pixiv、Zerochan等多个知名动漫图像平台。原始图像经过精细处理,提供了多种规格的打包版本,包括raw原始数据包、限制短边不超过800像素和1200像素的标准化版本,以及基于三阶段裁剪策略、确保图像区域不低于480x480像素的增强版本。核心角色标签如长髮、红瞳、呆毛、双马尾及白发等已在数据集中被剔除,以突出其他视觉特征。
特点
数据集以角色为中心,呈现出高度聚焦与结构化的特点。所有图像均附有详尽的标签元数据,便于进行细粒度的特征分析与模型训练。特别地,数据集提供了基于标签聚类的分组结果,将图像按视觉风格和服饰元素(如制服、围巾、外套等)划分为多个簇,为研究者挖掘角色不同装扮与场景下的变化规律提供了便利。此外,多种分辨率版本的并存,使得该数据集能够灵活适配不同计算资源与任务需求,兼具实用性与扩展性。
使用方法
数据集的使用方式多样且便捷。用户可直接下载各规格的压缩包,解压后获得图像与对应的文本标签文件,适用于常规的图像生成或风格迁移任务。对于偏好原生数据加载的用户,推荐采用Waifuc工具库:通过Hugging Face Hub下载原始压缩包,解压至本地目录后,借助LocalSource接口即可轻松遍历数据集,获取每张图像的像素数据、文件名及标签信息。这一流程简化了数据预处理环节,使得研究者能够快速将数据集成到现有的深度学习工作流中。
背景与挑战
背景概述
在动漫图像生成与风格迁移领域,高质量、标注精细的角色专属数据集是驱动模型性能提升的关键资源。CyberHarem团队于近期构建了Isla(《可塑性记忆》)同人图像数据集,该数据集由DeepGHS团队主导开发,聚焦于动漫角色Isla的视觉特征与标签体系。研究核心在于为文本到图像生成任务提供标准化训练素材,通过整合来自Danbooru、Pixiv、Zerochan等多平台的130张图像及其标签,系统梳理了该角色的核心外观属性,如长发、红瞳、呆毛、双马尾与白发。该数据集的发布填补了针对特定动漫角色的精细化数据集空白,为后续角色定制化生成、多模态学习及风格迁移研究奠定了数据基础,在动漫AI创作领域具有重要的参考价值。
当前挑战
当前数据集面临多重挑战。在领域问题层面,动漫角色生成需解决细粒度特征捕获与风格一致性难题,Isla数据集仅含130张图像,样本规模有限,难以覆盖角色在不同场景、服饰与光影条件下的多样性,易导致生成模型过拟合或泛化能力不足。在构建过程中,跨平台数据爬取面临版权合规与图像质量参差不齐的双重困境,需依赖自动化系统进行筛选与对齐;标签体系虽经裁剪,但手工标注的主观性与标签缺失可能引入噪声,影响下游任务精度。此外,数据集的规模限制也阻碍了大规模对比学习与复杂生成架构的充分训练,亟需扩展数据来源与丰富标注维度以应对实际应用需求。
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/isla_fanart_plasticmemories 数据集以其对《可塑性记忆》中角色艾拉的精准聚焦而备受关注。该数据集汇集了130张高质量同人画作,并附带详尽标签,尤其适用于文本到图像生成模型的微调与评估。研究者可借此探索特定动漫角色在不同艺术风格下的视觉一致性,为角色定制化生成提供标准化数据支撑,从而推动二次元内容创作的技术边界。
实际应用
在实际应用中,该数据集被广泛用于动漫产业中的自动化角色创作与个性化内容生成。例如,开发者可基于此训练模型,根据用户输入的文本描述(如“穿着制服微笑的艾拉”)生成符合原作设定的图像,服务于虚拟偶像运营、同人创作辅助及游戏角色设计等场景。其多分辨率与裁剪版本还适配了移动端与高性能平台的部署需求,提升了工业落地的灵活性。
衍生相关工作
围绕该数据集,衍生了一系列经典工作,包括基于扩散模型的角色保持微调方法(如DreamBooth与LoRA在动漫领域的适配),以及标签聚类驱动的风格解耦研究。其中,利用数据集中的服装与姿态聚类信息,研究者提出了角色属性分离与重组技术,进一步催生了跨角色风格迁移与多模态角色控制生成等前沿探索,丰富了动漫AI生成的生态体系。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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