DIC (Deep Danbooru Image Classifier)
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关于此版本
模型描述
你好！你是否曾经需要整理和分类一个装满动漫图片的文件夹，但因为有成千上万张图片而觉得手动操作太懒惰？我制作了这个小型脚本来帮你解决这个问题。
你可以指定一个包含图像（JPG、JPEG、PNG、TIF）的输入文件夹，并选择一个角色的booru标签以及一些特征标签。
例如：
角色：tamamo_(fate)
特征：fox_ears, pink_hair, animal_ear_fluff
然后，选择一个输入文件夹和一个输出文件夹。
只需点击一次，所有图像将被复制并分类到以下文件夹中：
一个包含所有指定标签的图像文件夹。
一个包含两个或更多标签的图像文件夹。
每个单独标签对应的独立文件夹。
最后一个文件夹用于存放不包含任何指定标签的图像。
在“all_tags”文件夹中，你将找到几乎100%准确的你想要的角色图像。其他文件夹中的图像则越来越不符合你的需求。
这将大大加快你的图库分类速度！
你无需指定角色，只需输入一个主标签和若干次级标签，因此这是一个通用的分类器，供你自由使用。
此外，还有一个简单的推理按钮，用于分析图像并获取其booru标签。
左上角的阈值用于推理和分类，你可以调整它以获得更好的效果。
希望这个工具能帮到你，期待你的反馈！
安装方法：
你需要已安装 Python 和 pip
创建虚拟环境：
- $ python -m venv dicEnv
激活虚拟环境：
$ cd dicEnv\Scripts
$ activate
返回根目录：
$ cd..
$ cd..
安装依赖项：
$ pip install tensorflow
$ pip install tensorflow-io
$ pip install deepdanbooru
$ pip install gradio
运行 Python 脚本：
- $ python DIC.py
此模型生成的图像
未找到图像。