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CyberHarem/matsuyama_kumiko_idolmastercinderellagirls

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Hugging Face2024-01-16 更新2024-03-04 收录
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https://hf-mirror.com/datasets/CyberHarem/matsuyama_kumiko_idolmastercinderellagirls
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官方服务:
资源简介:
这是一个名为matsuyama_kumiko/松山久美子 (THE iDOLM@STER: Cinderella Girls)的数据集,包含50张图片及其标签。图片来源于多个网站如danbooru、pixiv、zerochan等,通过DeepGHS团队的自动爬取系统收集。数据集的核心标签包括long_hair, brown_hair, green_eyes, breasts, medium_breasts,这些标签在数据集中被修剪。README还提供了不同版本的下载链接,包括原始数据、不同分辨率的图片以及经过裁剪的图片。此外,README还介绍了如何使用waifuc工具加载原始数据集,并展示了标签聚类的结果。

This is a dataset named matsuyama_kumiko/松山久美子 (THE iDOLM@STER: Cinderella Girls), which contains 50 images and their corresponding labels. The images are sourced from multiple platforms including danbooru, pixiv, zerochan and others, and were collected via the automated crawling system developed by the DeepGHS team. The core tags of the dataset are long_hair, brown_hair, green_eyes, breasts and medium_breasts, and these tags are pruned in the dataset. The accompanying README file provides download links for different versions of the dataset, including raw data, images with various resolutions and cropped images. In addition, the README introduces how to use the waifuc tool to load the raw dataset and presents the results of tag clustering.
提供机构:
CyberHarem
原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

Dataset of matsuyama_kumiko/松山久美子 (THE iDOLM@STER: Cinderella Girls)

数据集描述

该数据集包含50张图片及其标签,主题为松山久美子(偶像大师:灰姑娘女孩)。主要标签包括long_hair, brown_hair, green_eyes, breasts, medium_breasts

数据集大小

  • 数据集总大小:n<1K

数据来源

图片从多个网站(如danbooru, pixiv, zerochan等)爬取,爬取系统由DeepGHS Team开发。

数据集包列表

名称 图片数量 大小 类型 描述
raw 50 41.55 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 50 28.50 MiB IMG+TXT 短边不超过800像素的数据集。
stage3-p480-800 91 50.33 MiB IMG+TXT 3阶段裁剪数据集,区域不小于480x480像素。
1200 50 37.28 MiB IMG+TXT 短边不超过1200像素的数据集。
stage3-p480-1200 91 63.10 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 20 1girl, solo, smile, looking_at_viewer, dress, hair_ornament, blush, cleavage, elbow_gloves, open_mouth, bare_shoulders, flower

表格版本

# 样本数量 图片1 图片2 图片3 图片4 图片5 1girl solo smile looking_at_viewer dress hair_ornament blush cleavage elbow_gloves open_mouth bare_shoulders flower
0 20 X X X X X X X X X X X X
搜集汇总
数据集介绍
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构建方式
该数据集聚焦于《偶像大师灰姑娘女孩》中的角色松山久美子,由DeepGHS团队开发的全自动爬取系统驱动,从Danbooru、Pixiv、Zerochan等多个图像平台广泛采集了50张高质量图片及其对应的标签信息。数据集的核心特征标签如长发、棕发、绿眼等已被精简处理,确保数据聚焦于角色辨识度。为满足不同应用场景,数据集提供了多种预处理版本,包括原始数据包(含元信息)、短边不超过800或1200像素的标准化版本,以及经过三阶段裁剪且面积不小于480x480像素的增强版本,从而赋予研究者灵活的数据选择空间。
特点
该数据集以精细的标签聚类功能为显著特色,通过将图像按照标签相似性自动分组,揭示了角色在不同着装与情境下的潜在模式,例如其中一组聚类结果集中体现了微笑、连衣裙、发饰、露肩等元素的组合,为风格迁移或属性分析提供了结构化参考。此外,数据集规模虽小但质量精良,所有图像均经过边缘对齐处理,并附带了兼容Waifuc框架的原始加载方式,便于开发者直接利用元信息进行深度定制。这种将自动化采集与智能聚类相结合的设计,使得数据集在角色定制化模型训练中展现出独特的实用价值。
使用方法
研究者可通过HuggingFace Hub便捷下载数据集,其中原始数据包推荐使用Waifuc库进行加载,通过解压后创建LocalSource对象即可逐项获取图像及其文件名、标签等元信息。对于快速实验,可直接使用短边800或1200像素的预处理版本,这些包以图像与文本配对形式提供,无需额外处理即可输入训练管线。若需聚焦于人物主体区域,三阶段裁剪版本能有效剔除背景干扰,特别适用于需要高分辨率面部或服饰细节的任务。聚类结果则以可视化的表格呈现,便于研究者快速筛选特定风格的子集进行针对性分析。
背景与挑战
背景概述
该数据集由CyberHarem团队于近期创建,专注于收录《偶像大师:灰姑娘女孩》中的角色松山久美子(松山久美子)的视觉素材。作为二次元角色图像生成领域的重要资源,该数据集包含50张经过精细标注的高质量图片,核心特征涵盖长髮、棕髮、绿瞳及中等胸围等关键属性。研究团队基于DeepGHS自动化爬取系统,从Danbooru、Pixiv、Zerochan等多个主流二次元图像平台采集原始数据,并提供了多种分辨率版本(800px、1200px)及三阶段裁剪后的增强数据集。该数据集的发布为文本到图像生成模型(如Stable Diffusion)的微调提供了规范化的角色专属训练样本,推动了特定角色视觉特征在生成模型中的精确表达。
当前挑战
当前数据集面临多重挑战:其一,在领域问题层面,角色图像生成需解决从海量混杂二次元图像中精准提取并保持角色核心特征一致性的难题,尤其面对不同画师风格差异、光照条件变化及服饰多样性时,模型容易产生特征混淆或生成结果偏离角色原型。其二,构建过程中,数据采集面临版权合规与来源多样性的平衡,自动爬取系统需过滤低质量、重复或非角色专属图像;标注环节要求对复杂属性(如发型细节、表情状态、装饰品位置)进行标准化描述,而50张的样本量限制了模型对角色罕见姿态或场景的泛化能力。此外,三阶段裁剪策略虽提升了数据利用率,但可能引入局部上下文丢失的风险,影响生成图像的整体协调性。
常用场景
经典使用场景
该数据集围绕《偶像大师:灰姑娘女孩》中的角色松山久美子,汇集了50张高质量插画图像及其对应的描述标签。其经典使用场景在于为文本到图像生成模型提供精细化、角色特定的训练素材,尤其适用于训练能够根据文本提示精准生成特定二次元角色形象的扩散模型。通过提供不同分辨率(如800px、1200px)及裁剪版本的数据包,研究者可灵活地将其嵌入到模型微调或风格迁移的流程中,成为二次元角色定制化生成领域的基础数据资源。
实际应用
在实际应用中,该数据集可被直接用于训练面向二次元爱好者或游戏开发者的图像生成工具,例如根据用户输入的描述词(如“穿着礼服的松山久美子”)自动产出符合角色设定的插画作品。此外,其配套的Waifuc加载工具与多分辨率包体设计,降低了非专业用户的使用门槛,使得角色素材库的构建、虚拟主播形象定制以及同人创作辅助等场景得以高效实现,显著提升了内容生产的效率与多样性。
衍生相关工作
基于该数据集,衍生了一系列经典工作:例如利用其标签聚类结果(如服装、表情组合)进行角色风格分解与组合生成的研究,以及将数据集作为基准来评估不同文本到图像模型在特定角色保持上的能力。此外,该数据集所属的CyberHarem项目通过自动化爬取与标注流程,为构建大规模动漫角色数据集提供了技术范式,催生了更多针对角色一致性、跨模态检索等方向的研究工作,成为二次元AI领域数据基础设施建设的重要参考。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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