PixAI выпустила модель для тегирования аниме-изображений

Компания PixAI представила pixai-tagger-v1.0 — специализированную модель, предназначенную для автоматического распознавания и классификации тегов на аниме-изображениях. Релиз ориентирован на повышение точности метаданных в визуальных генеративных проектах.

Архитектура модели содержит 486 млн параметров. Система обучена распознавать 30 877 уникальных тегов, которые распределены по 6 категориям. Это позволяет охватить широкий спектр визуальных характеристик, от стилистических особенностей до специфических атрибутов персонажей.

В ходе внутренних тестов модель продемонстрировала более высокие показатели F1-score по сравнению с предыдущей версией v0.9. Оптимизация проводилась при работе с изображениями в разрешении 1008x1008 пикселей, что обеспечивает высокую детализацию при анализе сложных композиций.

Обновление направлено на улучшение качества разметки данных для обучения диффузионных моделей. Использование более точных тегов позволяет сократить количество ошибок при генерации изображений по текстовым запросам и повысить соответствие результата заданным параметрам.