candy machine

Candy Machine - Tagger d'image manuel

Tagger d'image manuel basé sur le Web pour la formation de modèles de diffusion stable et de Dreambooth personnalisés.

Candy Machine est un tagger d'image naissant pour le marquage manuellement de petits ensembles de données (<images 1k) avec des fichiers de légende .txt :

• Disposition de balises personnalisable pour un étiquetage cohérent

• Modèles de balise d'espace réservé : IE {type} clothes , où {type} peut être spécifié lors de l'ajout d'une balise

• Édition d'image intégrée (Crop, tourne et flip horizontal)

• Tag Suggestions à l'aide de wd-v1-4-convnext-tagger.v3 Lors de la création d'un nouveau projet

• Conversion automatique de fichiers en .png à partir de .webp, .avif, .gif, etc.

• Progress% Pie Tarte - pour ces moments où vous vous demandez «suis-je encore fini ?!»

• Raccourcis clavier - appuyez sur '?' pour une liste

• Et plus à venir bientôt!

Candy Machine fonctionne entièrement sur votre machine locale en mode "joueur". Aucune information n'est transmise à un système tiers.

Éditeur d'image intégré

Pourquoi?

J'ai été inspiré par ce post Reddit sur la meilleure façon de marquer les ensembles de données de petites images, en me concentrant principalement sur la cohérence.

Je n'ai pas non plus aimé les parties "délicates" de la construction d'un ensemble de données - convertir des images, les renommer, les recadrage, etc. Je veux faire des ensembles de données de construction rapidement, faciles et, qui sait, peut-être même amusant!

H / T à Binaryalley également pour leur prototype.

Exigences:

• Git
• Python 3

GRATUIT pour une utilisation personnelle et non commerciale.

Ce logiciel est entièrement gratuit pour une utilisation personnelle et non commerciale. Si vous l'utilisez dans un contexte commercial ou pour un usage commercial (c'est-à-dire pour en faire de l'argent), veuillez me contacter pour organiser une licence payante. Cela aidera à soutenir mes coûts de développement.

Comment fonctionner sur Windows

 git clone [email protected]:mikeknapp/candy-machine.git
cd candy-machine
run

Une fenêtre de navigateur doit s'ouvrir automatiquement: http://127.0.0.1:5000/

Comment fonctionner sur macOS / Unix

(Remarque, je n'ai pas encore testé cela, il peut y avoir des bugs!)

 git clone [email protected]:mikeknapp/candy-machine.git
cd candy-machine
chmod +x run.sh
./run.sh

Une fenêtre de navigateur doit s'ouvrir automatiquement: http://127.0.0.1:5000/

Utilisation du GPU pour le marquage d'image

Nécessite CUDA 12.2 et CUDNN8.x.

1. Activez le Venv Python. (Regardez à l'intérieur run.bat pour des indices sur la façon de le faire.)

2. Installer onnxruntime-gpu

 pip install onnxruntime-gpu --extra-index-url 
    https://aiinfra.pkgs.visualstudio.com/PublicPackages/_packaging/onnxruntime-cuda-12/pypi/simple/ 

Problèmes connus

• Impossible de modifier la disposition des balises d'un projet ou la disposition de balises par défaut dans l'application. (Solution de contournement: modifiez default_categories.json dans le répertoire du serveur, ou categories.json d'un projet.json. Pour ce dernier, assurez-vous de ne pas supprimer les balises qui sont activement utilisées, sinon ils seront orphelins à la fin de la liste des balises si vous enregistrez cette image à l'avenir.)

• Impossible d'ajouter plus d'images à un projet! (Solution de contournement: créez un nouveau projet. Je sais, pas idéal.)

• Impossible de modifier le mot / synonymes de déclenchement. (Solution de contournement: modifiez la config.json du projet et tous les fichiers de légende .txt existants.)

Pipeline de fonctionnalités

• Supprimer les balises
• Trier les tags par utilisation
• Ajoutez plus d'images!
• Modifier le mot / synonymes de déclenchement
• Zoom d'image
• Picker de couleur -> Nom de couleur
• Trouver et remplacer les balises (à travers le projet)
• Exporter l'assistant pour préparer les données et générer des paramètres recommandés pour Kohya SS
• Personnaliser la disposition des balises à partir de l'analyse d'importation
• Presets enregistrés pour les dispositions de balises (c'est-à-dire la photographie, l'anime, le style loras, etc.)
• Élimination du filigrane (entraine?)
• Détection et suppression des images Poinces de nuit, etc. de l'ensemble de données (pour respecter les souhaits des détenteurs de droits d'auteur et protéger votre ensemble de données).
• Peut-être à l'avenir: recherche d'images automatisées pour trouver plus d'images?

Vous voulez contribuer?

Pile technologique:

• Serveur HTTP Python de base - en utilisant un env.
• Colis pour construire les paquets JS et CSS
• Manuscrit
• FlowBite réagit pour les composants de l'interface utilisateur
• CSS de vent arrière pour le style

Avant de passer du temps à écrire du code, veuillez ouvrir un problème avec votre proposition afin que nous puissions discuter. Merci!

Configuration virtuelle Env (Windows):

 python -m venv venv
call .venvScriptsactivate
pip install -r requirements.txt

Exécutez l'interface utilisateur:

Prérequis: nœud et fil.

 cd ui
yarn start

Exécutez le serveur:

 cd server
python main.py 

Questions, commentaires, commentaires?

Veuillez m'envoyer un message ou ouvrir un problème. Merci!