DIC (Deep Danbooru Image Classifier)

안녕하세요! 수천 장의 애니메이션 이미지가 들어 있는 폴더를 정리하고 분류해야 하지만 손으로 작업하기 귀찮아서 고민한 적이 있으신가요? 저는 이 작은 스크립트를 만들어 도와드리기 위해 만들었습니다.

이미지(JPG, JPEG, PNG, TIF)가 가득한 입력 폴더를 지정하고, 캐릭터에 대한 booru 태그와 일부 특징 태그를 선택할 수 있습니다.

예시:

• 캐릭터: tamamo_(fate)

• 특징: fox_ears, pink_hair, animal_ear_fluff

그런 다음 입력 폴더와 출력 폴더를 선택하세요.

한 번의 클릭만으로 모든 이미지가 다음과 같은 폴더로 복사되고 정렬됩니다:

• 모든 태그가 포함된 이미지용 폴더.

• 2개 이상의 태그가 포함된 이미지용 폴더.

• 단일 태그 이미지용 개별 폴더.

• 마지막으로 지정된 태그 중 하나도 포함되지 않는 이미지용 폴더.

“all_tags” 폴더에는 원하는 캐릭터에 대해 거의 100% 정확한 이미지가 들어 있습니다. 나머지 폴더들은 점점 더 원하는 이미지와 일치할 가능성이 낮은 이미지들로 구성됩니다.

이제 갤러리를 훨씬 빠르게 분류할 수 있습니다!

캐릭터를 지정할 필요는 없습니다. 주 태그와 보조 태그만 지정하면 되며, 이는 일반적인 분류기로 사용할 수 있습니다.

또한, 이미지를 분석하여 booru 태그를 얻을 수 있는 간단한 추론 버튼도 제공됩니다.

왼쪽 상단의 임계값은 추론과 분류를 위한 것이므로 성능을 향상시키기 위해 조절할 수 있습니다.

이 도구가 도움이 되길 바라며, 피드백을 기다리고 있습니다!

설치 방법:

1. Python과 pip가 설치되어 있어야 합니다.

2. 가상 환경을 만듭니다:

   1. $ python -m venv dicEnv

3. 가상 환경을 활성화합니다:

   1. $ cd dicEnv\Scripts

   2. $ activate

4. 루트 폴더로 돌아갑니다:

   1. $ cd..

   2. $ cd..

5. 종속성 설치:

   1. $ pip install tensorflow

   2. $ pip install tensorflow-io

   3. $ pip install deepdanbooru

   4. $ pip install gradio

6. Python 스크립트 실행:

   1. $ python DIC.py