SD-Chad：智能评估艺术作品的美学得分

SD-Chad：智能评估艺术作品的美学得分

SD-Chad SD Aesthetic Gens Algo 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/SD-Chad

项目介绍

SD-Chad 是一个开源项目，旨在通过人工智能技术为艺术作品提供美学评分。该项目基于稳定扩散（Stable Diffusion）模型，通过自动生成图像并根据美学标准进行评分，帮助艺术家和设计师筛选出最优质的图像。

项目技术分析

SD-Chad 采用了多种先进的人工智能技术，包括：

1. 数据收集：项目从多个来源收集了超过10M的提示（prompts）、种子（seeds）和设置（settings）数据。
2. 数据标准化：对数据进行筛选，保留了548K个样本，这些样本尺寸为512x512，具有50个步骤和7个刻度，且种子与提示组合不重复。
3. 图像和文本嵌入：使用 img2dataset 和 Clip Retrieval 框架，为图像和文本生成嵌入。
4. 美学评分模型：通过 ASV1 和 ASV2 两种模型，对生成的图像进行美学评分。ASV2 还经过重新训练，以更好地适应稳定扩散生成的图像。
5. 图像筛选：根据评分结果，将图像保存在不同的文件夹和文件名中，便于用户筛选和使用。

项目及技术应用场景

SD-Chad 的主要应用场景包括：

• 艺术创作辅助：艺术家和设计师在创作过程中，可以使用 SD-Chad 对生成的艺术作品进行快速评分，筛选出最具美学价值的作品。
• 图像库管理：图像库管理员可以使用 SD-Chad 对库中的图像进行美学评分，便于用户快速查找和筛选优质图像。
• 教学和研究：SD-Chad 提供了一个研究美学评分和人工智能应用的平台，有助于教学和研究。

项目特点

SD-Chad 具有以下特点：

1. 高效性：自动化评分流程大大提高了艺术创作的效率，用户无需手动筛选图像，节省了时间和精力。
2. 精准性：通过先进的评分模型，SD-Chad 能够提供较为准确的美学评分，帮助用户筛选出高质量的作品。
3. 灵活性：用户可以根据自己的需求，调整评分模型和参数，以达到最佳的使用效果。
4. 开源共享：SD-Chad 是一个开源项目，用户可以自由使用和修改，为艺术创作和美学研究提供了便利。

以下是一个基于SD-Chad的评分流程示例：

1. **安装脚本**：根据项目提供的说明，将评分脚本添加到稳定扩散的WebUI中。
2. **设置参数**：选择评分脚本，并设置想要生成的图像数量。例如，设置评分大于6.9的图像保存到输出文件夹。
3. **生成图像**：使用脚本从提示和种子列表生成图像，并将路径添加到脚本中。
4. **重新训练评分模型**：如果需要，可以使用项目提供的训练脚本重新训练评分模型，以适应特定的需求。

SD-Chad 通过人工智能技术为艺术创作带来了革命性的改变，不仅提高了创作效率，也为美学研究和图像管理提供了强大的工具。对于艺术家、设计师和研究人员来说，SD-Chad 是一个不可或缺的助手。

SD-Chad SD Aesthetic Gens Algo 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/SD-Chad