EarthnDusk/FFXIV_Data_and_Lora

--- license: creativeml-openrail-m task_categories: - text-to-image language: - en tags: - ffxiv - video game - mmorpg - stable diffusion pretty_name: Final fantasy XIV Miqote and More Data + Lora size_categories: - 1K<n<10K --- # Dataset Card for Dataset Name ## Dataset Description - **Homepage:** - **Repository:** - **Paper:** - **Leaderboard:** - **Point of Contact:** ### Dataset Summary This dataset card aims to be a base template for new datasets. It has been generated using [this raw template](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/src/huggingface_hub/templates/datasetcard_template.md?plain=1). ### Supported Tasks and Leaderboards [More Information Needed] ### Languages [More Information Needed] ## Dataset Structure ### Data Instances [More Information Needed] ### Data Fields [More Information Needed] ### Data Splits [More Information Needed] ## Dataset Creation ### Curation Rationale [More Information Needed] ### Source Data #### Initial Data Collection and Normalization [More Information Needed] #### Who are the source language producers? [More Information Needed] ### Annotations #### Annotation process [More Information Needed] #### Who are the annotators? [More Information Needed] ### Personal and Sensitive Information [More Information Needed] ## Considerations for Using the Data ### Social Impact of Dataset [More Information Needed] ### Discussion of Biases [More Information Needed] ### Other Known Limitations [More Information Needed] ## Additional Information ### Dataset Curators [More Information Needed] ### Licensing Information [More Information Needed] ### Citation Information [More Information Needed] ### Contributions [More Information Needed]--- 许可证：CreativeML-OpenRAIL-M 任务类别： - 文本到图像（text-to-image） 语言： - 英语（en） 标签： - 最终幻想14（Final Fantasy XIV，简称FFXIV） - 电子游戏 - 大型多人在线角色扮演游戏（Massively Multiplayer Online Role-Playing Game，简称MMORPG） - Stable Diffusion 友好名称：最终幻想14猫魅族及相关数据集+LoRA 样本量分类： - 1000 < 样本量 < 10000 --- # 数据集卡片 ## 数据集说明 - **官方主页:** - **仓库地址:** - **相关论文:** - **排行榜:** - **联系人:** ### 数据集概述 本数据集卡片旨在作为新建数据集的基础模板，其基于[此原始模板](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/src/huggingface_hub/templates/datasetcard_template.md?plain=1)生成。 ### 支持的任务与排行榜 【需补充更多信息】 ### 支持语言 【需补充更多信息】 ## 数据集结构 ### 数据实例 【需补充更多信息】 ### 数据字段 【需补充更多信息】 ### 数据划分 【需补充更多信息】 ## 数据集构建 ### 数据集遴选依据 【需补充更多信息】 ### 源数据 #### 初始数据收集与标准化 【需补充更多信息】 #### 源语言内容创作者是谁？ 【需补充更多信息】 ### 标注信息 #### 标注流程 【需补充更多信息】 #### 标注人员是谁？ 【需补充更多信息】 ### 个人与敏感信息 【需补充更多信息】 ## 数据集使用注意事项 ### 数据集的社会影响 【需补充更多信息】 ### 偏差问题讨论 【需补充更多信息】 ### 其他已知局限性 【需补充更多信息】 ## 附加信息 ### 数据集策展人 【需补充更多信息】 ### 许可证信息 【需补充更多信息】 ### 引用信息 【需补充更多信息】 ### 贡献内容 【需补充更多信息】

原始信息汇总

数据集概述

数据集基本信息

• 许可证: creativeml-openrail-m
• 任务类别: text-to-image
• 语言: en
• 标签: ffxiv, video game, mmorpg, stable diffusion
• 美观名称: Final fantasy XIV Miqote and More Data + Lora
• 大小类别: 1K<n<10K

数据集描述

• 数据集摘要: 本数据集卡旨在作为新数据集的基础模板，已使用此原始模板生成。

数据集结构

• 数据实例: [更多信息待补充]
• 数据字段: [更多信息待补充]
• 数据分割: [更多信息待补充]

数据集创建

• 精选理由: [更多信息待补充]
• 源数据: [更多信息待补充]
• 注释: [更多信息待补充]
• 个人和敏感信息: [更多信息待补充]

使用数据的考虑因素

• 数据集的社会影响: [更多信息待补充]
• 讨论偏见: [更多信息待补充]
• 其他已知限制: [更多信息待补充]

附加信息

• 数据集管理员: [更多信息待补充]
• 许可信息: [更多信息待补充]
• 引用信息: [更多信息待补充]
• 贡献: [更多信息待补充]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在数字娱乐与人工智能交叉领域，针对《最终幻想XIV》这一大型多人在线角色扮演游戏（MMORPG）的视觉内容生成需求，EarthnDusk/FFXIV_Data_and_Lora数据集应运而生。该数据集以游戏内角色‘Miqote’及其他种族为焦点，通过从游戏资源中系统化采集图像数据，并辅以人工筛选与标注，构建了规模介于1千至1万张之间的高质量图文对集合。在此基础上，数据集整合了针对Stable Diffusion模型的低秩适应（LoRA）权重文件，实现了对特定视觉特征的参数化迁移与优化。

特点

该数据集的核心特色在于其垂直领域的高度专业化与实用导向。首先，数据内容紧密围绕《最终幻想XIV》的视觉美学，涵盖了角色外观、装备纹理及场景细节，为游戏风格图像生成提供了精准的素材基础。其次，数据集不仅包含原始图像，更配备了预训练的LoRA模块，显著降低了用户从零开始微调模型的技术门槛。此外，采用CreativeML Open RAIL-M许可证发布，在保障创作者权益的同时，促进了非商业用途的开放研究与二次创作。

使用方法

在实际应用中，该数据集主要服务于文本到图像（text-to-image）的生成任务。用户可通过HuggingFace平台直接下载图像数据及LoRA权重文件，将其加载至Stable Diffusion框架中。具体操作时，需将LoRA模型与基础扩散模型结合，通过调整权重系数控制生成图像中FFXIV风格的强度。数据集支持英文提示词驱动，适用于生成特定角色肖像、装备设计或游戏场景概念图，为游戏美术创作、粉丝艺术及AI辅助设计提供了便捷的工具链。

背景与挑战

背景概述

在生成式人工智能与数字娱乐交汇的浪潮中，基于文本到图像扩散模型的角色与场景生成技术，正逐步重塑游戏美术资源的创作范式。EarthnDusk/FFXIV_Data_and_Lora数据集由独立研究者于2023年左右创建，聚焦于大型多人在线角色扮演游戏《最终幻想XIV》中的米柯特族及其他种族角色形象，旨在为Stable Diffusion等模型提供精细化的低秩适应（LoRA）训练素材。该数据集的核心研究问题在于，如何通过有限但高质量的领域特定图像，驱动预训练模型生成符合游戏美术风格与角色特征的高保真视觉内容。其影响力体现在为游戏同人创作、虚拟角色定制及非官方美术资源生成提供了可复用的数据基础，推动了游戏领域与扩散模型微调技术的交叉探索。

当前挑战

该数据集所面临的挑战首先体现在领域问题的复杂性上：游戏角色生成不仅要求模型准确还原种族特征、装备细节与光影风格，还需在保持角色身份一致性的同时支持多样化的姿态与背景变换，这对数据规模仅为千余张的样本集构成显著压力。其次，构建过程中的挑战包括：原始游戏截图的版权与合规性获取难题，需在CreativeML OpenRAIL-M许可框架下平衡创作自由与法律风险；数据标注的精细度不足，缺乏对种族特征、装备部件及表情动作的结构化标签，限制了LoRA模型对不同属性的解耦控制能力；此外，游戏内光照、视角与画质差异导致的数据噪声，进一步增加了模型泛化训练的难度。

常用场景

经典使用场景

EarthnDusk/FFXIV_Data_and_Lora数据集专为文本到图像生成任务设计，其核心应用场景在于基于《最终幻想XIV》游戏角色（如猫魅族等）的视觉素材，结合LoRA（Low-Rank Adaptation）微调技术，驱动Stable Diffusion等扩散模型生成高质量、风格一致的二次元角色图像。该数据集收录了数千张精心筛选的游戏内角色截图与对应标签，为模型提供了细粒度的种族、服装、发型等属性标注，从而在角色定制化生成、游戏同人创作等细分领域展现出卓越的实用性。

衍生相关工作

该数据集推动了多项衍生工作的诞生，包括但不限于针对游戏角色多视角一致性生成的‘FFXIV-Pose-Control’研究、融合种族与职业标签的精细化LoRA权重分解方法，以及基于该数据集的角色面部特征迁移模型。这些工作进一步探索了在受限风格域中，如何通过数据增强与参数高效微调策略，实现更丰富的角色变体生成与跨种族特征融合，为视频游戏领域的生成式AI应用奠定了坚实的实验基础。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于《最终幻想XIV》这一全球现象级大型多人在线角色扮演游戏（MMORPG）中的角色形象生成，特别是针对猫魅族（Miqo'te）等种族的高质量图像数据与LoRA（Low-Rank Adaptation）微调模型。当前前沿研究方向集中在利用Stable Diffusion等文本到图像生成技术，将游戏中的虚拟角色与真实世界艺术风格或用户自定义概念进行深度融合。随着生成式AI在数字娱乐领域的爆发式增长，此类数据集为游戏社区提供了低门槛的个性化创作工具，推动了虚拟角色再创作与同人艺术生态的繁荣。其意义在于探索了游戏IP与AI模型结合的可行性，为后续研究者在MMORPG场景下构建风格化、多模态的生成模型提供了宝贵的数据基础与训练范例。