CyberHarem/yanfei_genshin

这是《原神》角色烟绯（Yanfei）的数据集，包含500张图片及其标签。图片从多个网站（如danbooru、pixiv、zerochan等）爬取，并由DeepGHS团队提供技术支持。数据集的核心标签包括`pink_hair, long_hair, horns, green_eyes, hair_between_eyes, red_headwear, hat, breasts, small_breasts`。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: Dataset of yanfei/煙緋/烟绯 (Genshin Impact)

数据集内容

• 内容: 包含500张图像及其标签。
• 核心标签: pink_hair, long_hair, horns, green_eyes, hair_between_eyes, red_headwear, hat, breasts, small_breasts

数据集来源

• 来源: 图像从多个网站爬取，如danbooru, pixiv, zerochan等。
• 爬取系统: 由DeepGHS Team提供技术支持。

数据集版本与下载

名称	图像数量	大小	下载链接	类型	描述
raw	500	1.06 GiB	下载链接	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）。
1200	500	878.81 MiB	下载链接	IMG+TXT	短边不超过1200像素的数据集。
stage3-p480-1200	1337	1.80 GiB	下载链接	IMG+TXT	三阶段裁剪数据集，区域不小于480x480像素。

数据集使用

• 使用工具: 提供用于waifuc的原始数据集加载。

数据集标签集群

#	样本数	图像示例	标签（部分）
0	15	至	1girl, bare_shoulders, black_bra, cleavage, crop_top, detached_sleeves, long_sleeves, looking_at_viewer, midriff, solo, cowboy_shot, navel, stomach, antlers, red_skirt, white_background, :d, open_mouth, simple_background, yellow_bow, standing, very_long_hair, holding, book
1	6	至	1girl, bare_shoulders, black_bra, cleavage, crop_top, detached_sleeves, long_sleeves, looking_at_viewer, midriff, smile, solo, antlers, upper_body, white_background, navel, simple_background, stomach
2	5	至	1girl, bare_shoulders, bloomers, cleavage, crop_top, detached_sleeves, long_sleeves, midriff, navel, smile, solo, standing, stomach, antlers, black_bra, cowboy_shot, black_shorts, looking_at_viewer, red_skirt, fire, simple_background, thighs, yellow_bow
3	9	至	1girl, antlers, bare_shoulders, crop_top, detached_sleeves, long_sleeves, looking_at_viewer, midriff, solo, navel, open_mouth, stomach, cleavage, red_skirt, :d
4	5	至	1girl, antlers, bare_shoulders, crop_top, detached_sleeves, long_sleeves, looking_at_viewer, open_mouth, solo, boots, midriff, red_footwear, skirt, :d, holding, staff
5	6	至	1girl, antlers, bare_shoulders, detached_sleeves, looking_at_viewer, solo, upper_body, holding_book, long_sleeves, smile, closed_mouth

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在二次元角色图像生成领域，高质量且标注精细的数据集是模型训练的基石。CyberHarem/yanfei_genshin 数据集正是为此而生，专注于收录《原神》角色“烟绯”的视觉素材。该数据集通过自动化爬取系统，从 Danbooru、Pixiv、Zerochan 等多个知名图站采集图像，并由 DeepGHS 团队提供技术支持。构建过程中，数据集对核心标签进行了精心筛选与剪枝，保留了如粉色长发、长角、绿色眼眸、红色头饰等关键特征标签，以确保数据聚焦于角色本体。最终收录了 500 张图像，并提供了多种分辨率与裁剪版本的压缩包，如原始数据包、短边不超过 1200 像素的标准包，以及经过三阶段裁剪、面积不小于 480x480 像素的增强包，以满足不同训练场景的需求。

使用方法

使用该数据集时，研究人员可根据模型需求灵活选择数据包。对于需要原始元数据的场景，推荐通过 waifuc 库加载 raw 包，其代码示例展示了从 HuggingFace Hub 下载、解压并利用 LocalSource 迭代访问图像与标签的完整流程。对于直接训练，可选择 1200 或 stage3 版本的 ZIP 包，它们以 IMG+TXT 格式组织，便于与常见深度学习框架衔接。数据集的标签聚类结果也可作为辅助工具，用于分析角色在不同图像中的特征分布，或作为数据增强的参考。所有资源均通过 HuggingFace Datasets 库或直接下载链接获取，操作便捷，可无缝集成至现有工作流中。

背景与挑战

背景概述

在文本到图像生成领域，高质量、标注精细的角色数据集是驱动模型性能提升的关键资源。CyberHarem/yanfei_genshin数据集由DeepGHS团队于近期构建，专注于收录电子游戏《原神》中的人气角色“烟绯”。该数据集包含500张精心筛选的图片及其对应标签，核心标签如粉发、长角、绿瞳等精准刻画了角色特征，为动漫风格的角色生成研究提供了标准化素材。其影响力在于填补了特定虚拟角色高质量训练数据的空白，推动了可控图像生成技术在游戏同人创作与个性化内容生产中的发展。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要体现在两个方面。首先，在领域问题层面，它服务于文本到图像生成任务，需克服角色特征一致性难题，确保模型能从有限样本中准确捕捉“烟绯”的独特外观与服饰细节，避免生成结果出现身份混淆或风格偏差。其次，在构建过程中，数据采集面临多源异构问题，图片来自Danbooru、Pixiv等多个站点，需解决版权合规性、图像质量参差不齐及标签体系不统一等难题。此外，自动爬取系统虽提升了效率，但后续还需人工校验以剔除低质量或重复样本，保证数据集的纯净度与可用性。

常用场景

经典使用场景

该数据集专为文本到图像生成任务而设计，聚焦于《原神》角色烟绯。其核心应用场景在于为动漫风格的角色生成模型提供高质量的标注训练素材。通过精心收集并裁剪的500张图像及对应的标签，研究者能够利用该数据集微调诸如Stable Diffusion等扩散模型，从而精准地生成符合角色特征（如粉色长发、鹿角、绿色眼眸、红色头饰等）的视觉内容。数据集提供的多分辨率版本（如1200像素边长限制版与三阶段裁剪版）极大地便利了不同计算资源下的训练需求，成为二次元角色定制化生成领域的一项基础性资源。

解决学术问题

该数据集有效解决了动漫角色生成领域中长期存在的细粒度特征保持与多视角一致性难题。在学术研究中，传统生成模型常难以同时捕捉角色服饰、发型、配饰等复杂属性的组合关系，导致生成结果出现特征混淆或丢失。CyberHarem/yanfei_genshin通过提供经过标签剪枝和聚类分析的高质量数据，为研究者探索条件生成模型中的属性解耦、多模态对齐以及小样本学习提供了标准化基准。其发布推动了针对特定虚拟角色的大规模生成技术从粗粒度风格模仿向细粒度身份保持的范式演进。

实际应用

在实际应用中，该数据集为游戏同人创作、虚拟偶像运营及数字内容生产提供了高效的工业化工具。通过基于此数据集训练的模型，创作者能够批量生成烟绯在不同场景、服饰或表情下的概念图与宣传素材，极大降低了人工绘制的成本与周期。此外，该数据集还可集成至自动化角色设计管线中，辅助进行角色衍生形象的快速迭代，在动画制作、虚拟现实交互内容开发以及个性化头像生成等商业场景中展现出显著的应用潜力。

数据集最近研究

最新研究方向

在生成式人工智能与数字内容创作迅猛发展的当下，以《原神》等热门游戏IP角色为对象的精细化数据集构建，正成为文本到图像生成领域的前沿焦点。CyberHarem/yanfei_genshin数据集聚焦于角色“烟绯”，收录了500张经过多源爬取与标签化处理的高质量图像，并提供了原始、缩放及三级裁剪等多种版本，以适应不同训练需求。该数据集不仅通过标签聚类揭示了角色在不同着装与场景下的视觉模式，更为扩散模型等生成架构的微调与个性化生成提供了关键支撑。其意义在于推动虚拟角色在可控生成、风格迁移及交互式创作中的精准复现，为数字娱乐与虚拟人产业的智能化升级注入了新动力。