candy machine

キャンディマシン - マニュアル画像タガー

カスタム安定拡散ロラとドリームブースモデルをトレーニングするためのWebベースのマニュアル画像タガー

キャンディマシンは、 .txtキャプションファイルを備えた小さなデータセット（<1k画像）を手動でタグ付けするための初期の画像タガーです。

• 一貫したタグのためのカスタマイズ可能なタグレイアウト

• プレースホルダータグテンプレート：IE {type} clothes 、タグを追加するときに{type}を指定できます

• 組み込みの画像編集（トリミング、回転、フリップ水平）

• 新しいプロジェクトを作成するときに、 wd-v1-4-convnext-tagger.v3を使用したタグの提案

• .webp、.avif、.gifなどから.pngへの.pngへの自動ファイル変換

• Progress％Pie Chart-あなたが疑問に思う時のために、「私はまだやっていますか？！」

• キーボードショートカット- 「？」を押すリストの場合

• そしてもうすぐ来る！

キャンディマシンは、「シングルプレイヤー」モードでローカルマシンで完全に実行されます。サードパーティシステムに送信される情報はありません。

組み込みの画像エディター

なぜ？

このRedditの投稿に、主に一貫性に焦点を当てて、小さな画像データセットに最適なタグを付ける方法について触発されました。

また、データセットの構築の「気が狂う」部分を愛したことはありません。画像の変換、名前の変更、トリミングなどです。データセットの構築をすばやく簡単に、簡単に作りたいと思っています。

h/t binaryalleyはプロトタイプについても。

要件：

• git
• Python 3

個人的な非営利的な使用のために無料。

このソフトウェアは、個人的な非営利目的で完全に無料です。ビジネスコンテキストまたは商業用に使用している場合（つまり、そこからお金を稼ぐために）、有料ライセンスを手配するために私に連絡してください。これは、私の開発コストをサポートするのに役立ちます。

Windowsで実行する方法

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

ブラウザウィンドウが自動的に開く必要があります： http://127.0.0.1:5000/ 5000/

Macos/Unixで実行する方法

（注意してください、私はまだこれをテストしていません、バグがあるかもしれません！）

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

ブラウザウィンドウが自動的に開く必要があります： http://127.0.0.1:5000/ 5000/

画像タグ付けにGPUを使用します

Cuda 12.2とCudnn8.xが必要です。

1. Python venvをアクティブにします。 （それを行う方法についての手がかりについては、内部のrun.batをご覧ください。）

2. onnxruntime-gpuをインストールします

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

既知の問題

• アプリ内のプロジェクトのタグレイアウトやデフォルトのタグレイアウトを編集できません。 （回避策：Serverディレクトリでdefault_categories.json 、またはプロジェクトのcategories.jsonを編集します。JSON。後者については、積極的に使用されているタグを削除しないようにしてください。

• プロジェクトにさらに画像を追加できません！ （回避策：新しいプロジェクトを作成します。理想的ではありません。）

• トリガーワード /同義語を編集できません。 （回避策：プロジェクトのconfig.jsonと既存のすべての.txtキャプションファイルを編集します。）

機能パイプライン

• タグを削除します
• [使用]でタグをソートします
• より多くの画像を追加してください！
• トリガーワード /同義語を編集します
• 画像ズーム
• カラーピッカー - >カラー名
• タグを見つけて交換する（プロジェクト全体）
• ウィザードをエクスポートしてデータを準備し、kohya ssの推奨設定を生成します
• インポート分析からタグレイアウトをカスタマイズします
• タグレイアウト用の保存されたプリセット（つまり、写真、アニメ、スタイルロラなど）
• 透かしの削除（開始？）
• データセットからのナイトシェードポジション画像などの検出と削除（著作権所有者の希望を尊重し、データセットを保護するため）。
• 多分将来：より多くの画像を見つけるための自動画像検索？

貢献したいですか？

技術スタック：

• 基本的なPython HTTPサーバー - 仮想envを使用します
• JSおよびCSSバンドルを構築するための小包
• タイプスクリプト
• FlowbiteはUIコンポーネントに対して反応します
• スタイリングのためのTailwind CSS

コードを書く前に、あなたの提案の問題を開いて、私たちが議論できるようにしてください。ありがとう！

仮想envセットアップ（Windows）：

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

UIを実行します：

前提条件：ノードと糸。

 cd ui
yarn start

サーバーを実行します：

 cd server
python main.py 

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