yuvalkirstain/images_first_day

--- dataset_info: features: - name: image_id dtype: int64 - name: created_at dtype: timestamp[ns] - name: image_hash dtype: string - name: user_id dtype: int64 - name: prompt dtype: string - name: negative_prompt dtype: string - name: seed dtype: int64 - name: gs dtype: float64 - name: steps dtype: int64 - name: idx dtype: int64 - name: num_generated dtype: int64 - name: scheduler_cls dtype: string - name: model_id dtype: string - name: url dtype: string - name: image dtype: image splits: - name: train num_bytes: 5027572586.584 num_examples: 6916 download_size: 5024119623 dataset_size: 5027572586.584 --- # Dataset Card for "images_first_day" [More Information needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)数据集信息： 特征字段： - 图像ID（image_id）：数据类型为64位整数（int64） - 创建时间（created_at）：数据类型为纳秒级时间戳（timestamp[ns]） - 图像哈希值（image_hash）：数据类型为字符串（string） - 用户ID（user_id）：数据类型为64位整数（int64） - 提示词（prompt）：数据类型为字符串（string） - 负提示词（negative_prompt）：数据类型为字符串（string） - 随机种子（seed）：数据类型为64位整数（int64） - gs：数据类型为双精度浮点数（float64） - 采样步数（steps）：数据类型为64位整数（int64） - 索引（idx）：数据类型为64位整数（int64） - 生成样本数（num_generated）：数据类型为64位整数（int64） - 调度器类（scheduler_cls）：数据类型为字符串（string） - 模型ID（model_id）：数据类型为字符串（string） - 下载链接（url）：数据类型为字符串（string） - 图像（image）：数据类型为图像类型（image） 数据拆分： - 训练集（train）：字节占用量为5027572586.584，样本总数为6916 数据集下载总大小为5024119623字节，总存储大小为5027572586.584字节。 # 「images_first_day」数据集卡片 [需补充更多信息](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: images_first_day

数据集特征

• 特征列表:
  • image_id: int64
  • created_at: timestamp[ns]
  • image_hash: string
  • user_id: int64
  • prompt: string
  • negative_prompt: string
  • seed: int64
  • gs: float64
  • steps: int64
  • idx: int64
  • num_generated: int64
  • scheduler_cls: string
  • model_id: string
  • url: string
  • image: image

数据集划分

• 训练集:
  • 样本数量: 6916
  • 数据大小: 5027572586.584字节

数据集大小

• 下载大小: 5024119623字节
• 总数据大小: 5027572586.584字节

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集名为yuvalkirstain/images_first_day，源自图像生成领域的实际应用场景，旨在捕捉用户与生成模型交互的初始阶段数据。其构建过程基于对用户生成请求的详细记录，收集了包括图像标识符、创建时间戳、图像哈希值、用户ID、正向与负向提示词、随机种子、指导强度、步数、生成序号、调度器类型、模型标识符以及图像URL和原始图像在内的多维度信息。数据以单训练集形式组织，共包含6916个样本，总大小约5.02GB，确保了数据在生成任务中的完整性与可追溯性。

特点

该数据集的核心特点在于其专注性，专门针对图像生成过程的首次交互数据进行采集，反映了模型在初始状态下的输出特性。特征设计上，不仅涵盖了常规的生成参数如种子、步数和指导强度，还创新性地引入了负向提示词字段，为探索用户意图与生成结果之间的复杂关系提供了独特视角。此外，图像数据直接以二进制格式存储，结合时间戳和用户ID，使得数据能够支持时序分析和个性化行为研究，展现了在生成模型评估与优化领域的应用潜力。

使用方法

使用该数据集时，研究人员可直接通过HuggingFace Datasets库加载训练集，利用其丰富的字段进行多角度分析。例如，可提取prompt与negative_prompt字段进行文本语义挖掘，结合image字段进行生成质量评估，或利用created_at和user_id进行用户行为的时间序列建模。数据集的字段类型设计合理，支持直接转换为DataFrame进行统计计算，或应用于机器学习模型的训练与验证。建议用户根据具体研究目标，优先关注模型参数与生成结果之间的关联性，以深入理解生成过程的内在机制。

背景与挑战

背景概述

随着文本到图像生成技术的迅猛发展，如何系统性地评估生成模型在真实用户场景下的表现成为一项关键研究课题。由研究人员yuvalkirstain等人创建的images_first_day数据集，于2024年发布，旨在捕捉用户首次接触文本到图像生成模型时的交互行为与生成结果。该数据集包含6916条训练样本，每条记录涵盖用户ID、提示词、负面提示词、随机种子、生成步数、调度器类型及模型标识等丰富元数据，并关联生成的图像URL与图像本身。核心研究问题聚焦于揭示用户初始使用模式、生成参数的选择偏好以及模型输出的多样性特征。该数据集为理解人机交互在生成式AI中的动态提供了独特视角，对优化模型部署、提升用户体验具有重要参考价值，已成为生成模型评估与行为分析领域的基础资源。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于，现有文本到图像生成模型的评估多基于标准基准或人工评分，缺乏对真实用户首次使用行为的系统记录与分析。数据集的构建面临双重挑战：一是用户行为数据的隐私保护与伦理合规问题，需在采集用户ID、提示词等敏感信息时确保匿名化处理与知情同意；二是生成图像的质量与多样性难以标准化，不同模型、调度器及随机种子组合导致输出千差万别，需设计鲁棒的元数据标注方案以捕捉关键变量。此外，数据集的时效性构成另一挑战，随着生成模型快速迭代，用户行为模式可能随之演变，早期数据能否持续反映当前使用特征存疑。如何平衡数据集的代表性与可扩展性，同时避免过时偏差，是维持其长期价值的关键难题。

常用场景

经典使用场景

在文本到图像生成模型的研究领域，yuvalkirstain/images_first_day数据集以其独特的首日生成图像数据而备受瞩目。该数据集汇集了来自真实用户的图像生成记录，每一条样本均包含原始提示词、负面提示词、随机种子、引导尺度、迭代步数以及调度器类型等关键生成参数，并附有对应的图像URL及图像数据。研究者常利用该数据集深入剖析不同生成参数对图像质量、风格一致性及语义对齐的影响，从而为优化扩散模型（如Stable Diffusion）的推理策略提供实证基础。此外，该数据集还广泛应用于用户行为分析，通过挖掘用户提交的提示词与生成结果之间的映射关系，揭示创作意图与模型输出之间的内在规律。

解决学术问题

该数据集有效解决了文本到图像生成研究中缺乏真实用户生成过程数据的痛点。传统研究多依赖合成数据或人工构造的提示词，难以反映真实场景中用户行为的多样性与复杂性。images_first_day提供了完整的生成元数据，使学者能够系统性地探究引导尺度、迭代步数等超参数对生成结果的量化影响，从而在理论上阐明扩散模型中噪声调度与语义收敛的耦合机制。同时，该数据集为研究负面提示词在避免非期望内容生成中的作用提供了稀缺的实证样本，推动了可控生成与安全对齐领域的发展。其意义在于将生成模型的研究从孤立的效果评估推向对生成过程的深度理解，为构建更鲁棒、更符合用户意图的图像生成系统奠定了数据基础。

衍生相关工作

该数据集催生了多项富有影响力的衍生研究工作。在生成参数分析领域，研究者基于该数据构建了引导尺度与图像多样性之间的定量关系模型，提出了自适应引导调节算法。在提示词工程方面，学者利用数据中的提示词-图像对训练了提示词优化器，能够自动改写用户输入以提升生成质量。此外，该数据集还被用于训练生成参数反演网络，通过分析生成图像逆向推断其使用的超参数配置，为模型逆向工程与版权保护提供了新工具。在用户行为建模方向，基于该数据的序列预测工作揭示了用户生成习惯的演化规律，为下一代交互式图像生成系统的设计提供了理论指导。