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ACG2vec

ACG2vec

基于动漫和漫画的高级深度学习项目

本项目持续致力于二次元主题的深度学习研究，包括了文本搜索、以图搜图、插画评分预测和图片超分辨率等功能。模型集成了acgvoc2vec、dclip、pix2score、illust2vec和real-cugan_tf等，适用于标签推荐、推荐系统和动漫插图质量评估等应用场景。项目源码托管在GitHub，并通过网页服务提供便捷的标签预测和搜索功能。使用Huggingface平台上的模型，用户可以在线体验这些前沿技术，提升二次元内容处理的效率。

ACG2vec深度学习文本搜索插画评分图片搜索Github开源项目
访问官网GitHub论文

项目介绍：ACG2vec

概述

ACG2vec，全称为Anime Comics Games to vector，是一个致力于二次元领域深度学习的项目。该项目包含一系列为日漫内容开发的模型和工具，力求通过技术手段提升二次元内容的搜索、推荐及分析能力。目前，ACG2vec项目涵盖文本搜索、以图搜图、文本搜图、图片评分预测等多个功能。

项目功能与模块

模型模块

  1. acgvoc2vec

    • 利用从各大二次元平台获取的数据对模型进行微调，生成与二次元相关的文本特征向量，可用于标签推荐和搜索等应用。

  2. dclip

    • 使用Danbooru2021数据集对CLIP模型进行微调，增强对二次元图像的识别和理解。

  3. pix2score

    • 基于ResNet101的多任务模型，可预测插图的收藏数、浏览数及情色级别。

  4. illust2vec

    • 使用DeepDanbooru模型并做适当调整以提取图像的语义特征。

  5. real-cugan_tf

    • 动漫超分辨率模型的Tensorflow实现，可以在浏览器上进行图像的放大。

  6. recSys4Pix

    • 探索并实现最简化的现代推荐系统。

Web服务模块

提供了开箱即用的二次元插画标签预测服务、以图搜图服务、插画特征抽取服务以及文本特征抽取服务。

Docker模块

支持基于容器化的部署方案，使得系统更易扩展和部署（功能正在完善中）。

主要技术架构

  • Tensorflow 2.0 作为模型训练的核心引擎。
  • Spring Boot 提供了强大的后台服务支持。
  • TF-serving 用于部署和前向推理。
  • Milvus 用于实现高效的向量检索。
  • Docker-compose 支持跨平台的容器化部署。
  • Tendis 负责存储元数据。

部署与使用

通过Docker-compose可以轻松部署ACG2vec。提供的RESTful API可以应用于各种图像处理与文本特征提取任务，适合开发者集成到自己的应用中。

致谢

ACG2vec项目建立在众多开源项目的基础上，特别感谢以下项目提供的支持与灵感：

  • DeepDanbooru
  • sentence-transformers
  • Milvus
  • TensorFlow
  • Keras
  • Spring Boot
  • SeaweedFS
  • TF-serving
  • Tendis
  • Docker

通过这些开源项目的支持，ACG2vec得以实现其目标，为二次元内容的分析和处理提供有力工具。项目期待您的关注与支持！🌟🌟🌟

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