有一只AI,名叫Deep Danbooru,专门用来审视二次元妹子身上的各种特征。
当然,首要前提是看出一个人物是不是妹子。
比如,输入一只性别特征不明的千户:
妹子判断成功,置信度0.92。
再输入一只长头发的幸平老爹:
汉子判断成功,置信度0.97。
两道并不简单的题目,都没有难住AI。
接下来,到了正经观察妹子的时间:
让我们输入一只Miku吧,看AI都能发现什么:
万万没想到,除了以100%置信度判断为妹子之外,AI还看出了25种其他特征 (并认出了她是Miku) :
1水蓝色眼睛;2水蓝色头发;3露肩;4腿着黑色;5黑色短裙;6袖套;8头戴耳机;9长发;10看向观众;11指甲油;12领带;13褶裙 14衬衫;15简单背景;16无袖;17无袖衬衫;18围笑;19单人;20过膝靴;21黑色长筒袜;22双马尾;23超长头发;24白色背景;
25绝对领域 (zettai ryouiki) !!!
果然是只敬业的AI,每个细节都不放过。
就连裤袜和短裙之间那一抹珍贵的风景,也毫不吝啬地识别出来,完全没有保留。
这样一来,只要有个丰盛的数据集,不论你钟爱哪一种特征,大概都可以批量筛选出来,尽情观赏了。
如果你还没有这样的资源,这只AI的作者Kichang Kim推荐了一个站点,就叫“Danbooru”:
https://danbooru.donmai.us/
如果你不知道这里的妹子怎样批量下载,作者还为你开发了一枚下载器:
https://github.com/KichangKim/DeepDanbooru
下载好图像之后,就要给图像加标签。作者自己用了6000个标签,也是来自上面的站点,可以直接下载来用:
> python program.py download-tags [your_project_folder]
另外,假如你对某些标签有偏好,也可以按照自己的需求过滤一下数据集:
> python program.py make-training-database [your_dataset_sqlite_path] [your_filtered_sqlite_path]
当然,也可以自己造数据集,作者在项目页提供了数据结构。
数据集的问题解决了,然后就是:
DeepDanbooru是一个基于ResNet的算法。
开启训练,就用这行代码:
> python program.py train-project [your_project_folder]
作者是用Ryzen 7 1800X + Geforce 1070,花了28天训练成功的。
如果你不想训练的话,作者表示也有预训练的模型提供,可直接食用。
训练完毕,就可以享用了:
> python program.py evaluate-project [your_project_folder] [image_file_path]
一旦AI对二次元妹子的特征了如指掌,就可以用它来定制老婆。
算法的作者也已经开始这样做了:
你看,满屏的参数都可以调,还愁找不到自己喜欢的妹子?
所以,只要有想法就去行动吧,少年。
代码传送门:
https://github.com/KichangKim/DeepDanbooru
Demo传送门:
http://kanotype.iptime.org:8003/deepdanbooru/
数据集下载器:
https://github.com/KichangKim/DanbooruDownloader
— 完 —
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