Scavengers Reign Style - LoRA

このモデルは、MAXで放送されたテレビ番組『Scavengers Reign』（2023年）のランダムなスクリーンショット1000枚を用いて学習されました。学習にはCivitAIのデフォルト設定を使用しました。

ワークフロー

1. 短いPythonスクリプトを使用して、MP4ファイルからランダムな画像を抽出しました。

2. 次に、czkawka（GitHub）を使用して、重複しているまたは似た画像を削除しました。

3. その後、すべての画像を手動で確認しました。

4. キャプション生成には、kohya_ss（GitHub）内のWD14モデルを使用しました。

5. 最後に、キャプションと画像をCivitAIにアップロードして学習を行いました。

コード:

import cv2
import random

mp4_directory = ''
output_directory = ''
frames_to_extract = 120
base_name = "Random_screenshot"
list_of_random_frames = []
frame_distance = 100
first_frame = 0 

count = 0

vidcap = cv2.VideoCapture(mp4_directory)
totalFrames = vidcap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
while count < frames_to_extract:
    count += 1
    count_str = str(count)
    frames_skipped = -1
    while True:
        randomFrameNumber = random.randint(0, totalFrames)
        frames_skipped +=1
        if frames_skipped > 0:
            print(f"Frame Skipped {frames_skipped}")
        if all(abs(randomFrameNumber - frame) > frame_distance and randomFrameNumber> first_frame for frame in list_of_random_frames):
            break
    list_of_random_frames.append(randomFrameNumber)
    photo_output = output_directory + basename + count_str + ".png"
    vidcap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES,randomFrameNumber)
    success, image = vidcap.read()
    if success:
        cv2.imwrite(photo_output, image)
    print(f"Saving image to: {photo_output}")

PS: データセットをご希望の場合は、お問い合わせください。CivitAIが著作権の問題に巻き込まれないようにするためです。