PixAI 釋出了動漫圖像標籤模型

PixAI公司推出了pixai-tagger-v1.0，這是一款專門用於自動識別和分類動漫圖像標籤的模型。該版本針對提高視覺生成項目中元數據的準確性進行了優化。

模型架構包含486萬個參數。系統被訓練以識別30,877個唯一標籤，這些標籤分佈在6個類別中。這使得模型能夠涵蓋廣泛的視覺特徵，從風格特點到角色特定的屬性。

在內部測試中，模型展示了比之前的版本v0.9更高的F1-score。優化是在處理1008x1008像素的圖像時進行的，這保證了在分析複雜組合時的高細節度。

該更新旨在提高用於訓練擴散模型的數據標註質量。使用更準確的標籤可以減少根據文本請求生成圖像時的錯誤數量，並提高結果與指定參數的匹配度。