Pythonのバージョンは3.11.x が推奨されています。
この記事では、Camie Taggerの利用手順を紹介します。
今回はGitコマンドでGitHubから取得します。次のコマンドを実行します。
git clone https://huggingface.co/Camais03/camie-tagger
cd camie-tagger
(git.exe のフルパス) clone https://huggingface.co/Camais03/camie-tagger
cd camie-tagger
続いて仮想環境を作成し必要なパッケージをダウンロードしてインストールします。次のコマンドを実行します。
python -m venv venv
source venv/bin/activate
python setup.py
または
(python.exe のフルパス) -m venv venv
venv/bin/activate.bat
setup.bat
setup.bat setup.py を実行するとパッケージのダウンロードとインストールが始まります。
TrnsorRTの対応モジュールをインストールするかの確認があります。今回は"y"を選択します。
インストール完了後にアプリケーションを起動するかの確認があります。
"y"を選択してもうまく起動できませんでした。
run_app.bat を実行します。
ウェブブラウザが起動し、下図のページが表示されます。
タグを取得したい画像を設定します。
ページ下部の[Run Tagging]ボタンをクリックします。
タグの取得ができるとページの下部に該当するタグの一覧が表示されます。
下図の画像の場合の結果は以下です。比較してみると、
今回の画像の場合は、WD EVA02-Large Tagger v3 のほうが画像の特徴を検出できているようにも見えます。
Camie Tagger はキャラクターの判別に強いとされているため、キャラクター画像の場合の判別には強いとのことです。
| タグ | % |
|---|---|
| brown_hair | 78% |
| solo | 74% |
| 1girl | 72% |
| short_hair | 72% |
| brown_eyes | 67% |
| uniform | 66% |
| simple_background | 61% |
| military_uniform | 58% |
| military | 57% |
| closed_mouth | 55% |
| white_background | 53% |
| portrait | 52% |
| shirt | 46% |
| jacket | 41% |
| school_uniform | 39% |
| upper_body | 38% |
| looking_at_viewer | 38% |
| frown | 37% |
| long_sleeves | 31% |
| collared_shirt | 31% |
| bob_cut | 31% |
| black_jacket | 28% |
| epaulettes | 28% |
| dress_shirt | 28% |
| white_shirt | 28% |
| turtleneck | 27% |
| hair_between_eyes | 27% |
| high_collar | 27% |
| swept_bangs | 26% |
| v-shaped_eyebrows | 26% |
| タグ | % |
|---|---|
| yellow apron | 98% |
| 1girl | 96% |
| solo | 95% |
| brown hair | 95% |
| short hair | 94% |
| portrait | 91% |
| flat color | 86% |
| frown | 83% |
| closed mouth | 81% |
| simple background | 78% |
| shirt | 73% |
| black shirt | 71% |
| black sweater | 68% |
| apron | 67% |
| looking at viewer | 64% |
| turtleneck | 63% |
| transparent background | 60% |
| |_| | 58% |
| white background | 55% |
| sweater | 42% |
| raised eyebrows | 41% |
| bob cut | 41% |
| black eyes | 38% |
| yellow dress | 36% |
