CyberHarem/ashisu_sahoto_mangakasantoassistantsanto

这是Ashisu Sahoto的数据集，包含200张图像及其标签。图像从多个网站（如danbooru、pixiv、zerochan等）爬取，自动爬虫系统由DeepGHS团队提供。数据集提供了多个不同尺寸和裁剪阶段的版本，包括原始数据、3阶段裁剪的原始数据、384x512对齐数据集、512x512对齐数据集、512x704对齐数据集、640x640对齐数据集、640x880对齐数据集，以及不同尺寸的3阶段裁剪数据集。This is a dataset by Ashisu Sahoto, containing 200 images and their corresponding labels. The images were crawled from multiple websites including danbooru, pixiv, zerochan, etc., and the automated crawling system was provided by the DeepGHS team. The dataset provides multiple variants with different dimensions and cropping stages, including the raw data, raw data with 3-stage cropping, 384x512 aligned dataset, 512x512 aligned dataset, 512x704 aligned dataset, 640x640 aligned dataset, 640x880 aligned dataset, as well as 3-stage cropped datasets of various sizes.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: 数据集 of Ashisu Sahoto
• 许可证: MIT
• 任务类别: 文本到图像
• 标签: 艺术, 不适合所有观众
• 大小类别: n<1K

数据内容

• 图像数量: 200张
• 图像来源: 从多个网站爬取，包括danbooru, pixiv, zerochan等

数据集版本

名称	图像数量	下载链接	描述
raw	200	Download	原始数据，包含元信息。
raw-stage3	407	Download	3阶段裁剪的原始数据，包含元信息。
384x512	200	Download	384x512对齐的数据集。
512x512	200	Download	512x512对齐的数据集。
512x704	200	Download	512x704对齐的数据集。
640x640	200	Download	640x640对齐的数据集。
640x880	200	Download	640x880对齐的数据集。
stage3-640	407	Download	3阶段裁剪的数据集，短边不超过640像素。
stage3-800	407	Download	3阶段裁剪的数据集，短边不超过800像素。
stage3-1200	407	Download	3阶段裁剪的数据集，短边不超过1200像素。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集聚焦于动漫角色Ashisu Sahoto的图像收集，由DeepGHS团队开发的自动爬取系统驱动，从Danbooru、Pixiv、Zerochan等多个知名插画与图片平台采集原始图像及其标签信息。数据集共包含200张原始图像，并在此基础上衍生出多种处理版本。原始数据经过元信息整理形成raw版本；进一步采用三阶段裁剪策略，生成raw-stage3版本，包含407张经过精细化裁剪的图像。为适配不同计算需求，数据集还提供了多种尺寸对齐版本，如384x512、512x512、512x704、640x640及640x880，以及基于三阶段裁剪且短边不超过640、800、1200像素的stage3系列版本，构建方式严谨且层次分明。

特点

该数据集最显著的特点在于其多样化的版本设计，充分体现了对文本到图像任务中数据预处理灵活性的重视。所有图像均附有标签，支持多模态学习。通过提供raw、raw-stage3、多种固定尺寸对齐数据集以及基于裁剪比例的不同分辨率版本，数据集能够满足从基础训练到高精度微调的广泛需求。此外，数据量虽小（n<1K），但版本丰富，尤其适合小样本学习、风格迁移或角色定制化生成等研究场景。数据集标注了MIT许可证，且明确标注为“not-for-all-audiences”，表明内容可能包含不适宜全年龄段的艺术元素，增强了使用的合规意识。

使用方法

使用该数据集时，研究者可根据具体任务需求选择相应版本。对于需要原始图像及元信息的场景，可直接下载raw文件夹中的数据集。若需统一输入尺寸以适配标准生成模型，可从384x512、512x512等对齐版本中选取，确保图像尺寸一致，减少预处理步骤。对于关注图像主体区域的任务，推荐使用raw-stage3或stage3系列，这些版本通过三阶段裁剪去除了冗余背景，聚焦于角色本身。数据集以ZIP压缩包形式提供，解压后即可直接用于训练或评估，配合HuggingFace Datasets库加载，亦可手动读取图像与标签文件，集成至PyTorch或TensorFlow等主流框架中，操作简便高效。

背景与挑战

背景概述

在文本到图像生成领域，高质量、精细化标注的数据集对于模型捕捉特定角色或艺术风格至关重要。CyberHarem/ashisu_sahoto_mangakasantoassistantsanto数据集由DeepGHS团队于近期创建，专注于动漫角色“Ashisu Sahoto”的图像与标签收集。该团队通过自动化爬取系统，从Danbooru、Pixiv、Zerochan等多个知名图像平台整合资源，最终构建了一个包含200张原始图像及多版本裁剪与对齐格式的小型专用数据集。其核心研究问题在于为动漫角色生成任务提供精准、多尺度的训练素材，尤其服务于对特定角色风格和细节有高要求的生成模型。该数据集在动漫AI创作社区中具有独特影响力，为角色定制化生成、风格迁移等细分领域提供了基础数据支持，推动了小众角色数据集的标准化构建流程。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战首先在于领域问题的复杂性：动漫角色生成需同时捕捉面部特征、服装细节、姿势多样性及艺术风格一致性，而200张原始图像的数量限制了模型对角色全貌和动态表现的学习能力，易导致生成结果单一或过拟合。其次，构建过程中遭遇多重困难：跨平台爬取需应对不同网站的版权限制、图像质量参差不齐及标签格式不统一；自动化系统需精准过滤无关图像，避免噪声污染；多版本裁剪与对齐（如384x512、512x512等）虽提升了数据适配性，但增加了预处理复杂度，且裁剪可能丢失关键构图元素。此外，数据集规模较小（n<1K），难以覆盖角色在不同场景、光照和角度下的变体，对生成模型的泛化能力构成显著制约。

常用场景

经典使用场景

在动漫风格图像生成领域，该数据集为文本到图像（text-to-image）任务提供了高质量的二次元角色图像素材。其包含200张经过多尺度对齐与裁剪处理的角色图片及对应标签，可广泛应用于训练基于扩散模型或生成对抗网络的动漫角色生成模型，尤其适用于需要精确控制角色外貌与姿态的生成场景。

实际应用

在实际应用中，该数据集可用于开发动漫角色自动生成工具，辅助插画师快速生成角色概念草图，或为游戏、动画制作提供角色原画素材。此外，其多尺度版本适配不同算力设备，可部署于移动端或云端，实现从低分辨率预览到高分辨率渲染的渐进式生成流程。

衍生相关工作

该数据集衍生出的相关工作包括基于三级裁剪策略的图像预处理方法优化、多分辨率对比学习的角色特征提取研究，以及针对动漫标签系统的语义嵌入技术。这些工作进一步推动了动漫图像生成中数据增强、特征对齐与条件控制等方向的发展，形成了从数据构建到模型训练的完整研究链条。