CyberHarem/frima_nikke
收藏Hugging Face2024-01-24 更新2024-03-04 收录
下载链接:
https://hf-mirror.com/datasets/CyberHarem/frima_nikke
下载链接
链接失效反馈官方服务:
资源简介:
该数据集包含33张图片及其标签,图片来源于多个网站(如danbooru、pixiv、zerochan等),并通过自动爬取系统获取。数据集的核心标签包括`long_hair, grey_hair, breasts, bangs, large_breasts, brown_eyes, yellow_eyes`。README提供了不同版本的下载链接,并展示了如何使用Waifuc工具加载原始数据集。此外,README还列出了标签聚类结果,展示了不同类别的图片及其标签。
该数据集包含33张图片及其标签,图片来源于多个网站(如danbooru、pixiv、zerochan等),并通过自动爬取系统获取。数据集的核心标签包括`long_hair, grey_hair, breasts, bangs, large_breasts, brown_eyes, yellow_eyes`。README提供了不同版本的下载链接,并展示了如何使用Waifuc工具加载原始数据集。此外,README还列出了标签聚类结果,展示了不同类别的图片及其标签。
提供机构:
CyberHarem
原始信息汇总
数据集概述
数据集信息
- 名称: frima/プリム/普琳玛/프림 (Nikke: Goddess of Victory)
- 描述: 包含33张图片及其标签的数据集。
- 核心标签: long_hair, grey_hair, breasts, bangs, large_breasts, brown_eyes, yellow_eyes
- 标签分类:
- 1girl, solo, white_shirt, off_shoulder, sleep_mask, looking_at_viewer, black_pants, collarbone, red_jacket, bare_shoulders, cleavage, fur-trimmed_jacket, open_jacket, simple_background, torn_pants, closed_mouth, white_background
- 1girl, solo, blue_shorts, navel, denim_shorts, open_jacket, short_shorts, straw_hat, blue_jacket, off_shoulder, outdoors, sun_hat, bikini, cloud, day, long_sleeves, looking_at_viewer, midriff, shirt, sky, stomach
数据集包列表
| 名称 | 图片数量 | 大小 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| raw | 33 | 51.13 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 | 33 | 25.80 MiB | IMG+TXT | 短边不超过800像素的数据集。 |
| stage3-p480-800 | 89 | 60.15 MiB | IMG+TXT | 3阶段裁剪数据集,区域不小于480x480像素。 |
| 1200 | 33 | 42.84 MiB | IMG+TXT | 短边不超过1200像素的数据集。 |
| stage3-p480-1200 | 89 | 89.85 MiB | IMG+TXT | 3阶段裁剪数据集,区域不小于480x480像素。 |
数据集加载
-
加载工具: waifuc
-
示例代码: 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/frima_nikke, repo_type=dataset, filename=dataset-raw.zip, )
解压文件到指定目录
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])



