Danbooru 태그 230만 개 수정 후 공개된다
원문 제목 — 2.3 million Danbooru tags corrected and released
📄 전문 번역
Hugging Face에 공개된 이 데이터셋은 9,364개의 고유 태그에 대한 사람 검토 결과물이며, 총 43만 건의 삭제 작업과 190만 건의 추가 작업이 이루어졌다.
현재 태거 모델 Oppai는 2026년 중반 데이터셋과 2026년 8월 말 메타데이터를 바탕으로 재학습 중이다. 애니메이션 이미지 데이터셋은 520만 장에서 620만 장으로 늘었고, 풍경부터 무기까지를 아우르는 사진 이미지 11만 장이 추가로 더해졌다. 추가된 사진은 모두 인물이 화면에 담기지 않도록 선별되었다.
현재는 데이터셋에 깊이 밴 노이즈 제거를 돕기 위한 튜닝 데이터셋이 작업 중이다. 튜닝 세트 작업이 진행되는 동안 다음 버전의 미리보기를 공개할 예정이며, 튜닝 세트는 노이즈 수준이 상당한 태그를 대상으로 한다. 데이터 수정에 참여하고 싶은 사람은 언제든지 환영한다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
Danbooru 태그 230만 건을 사람이 직접 검토해 수정한 결과를 Hugging Face 데이터셋으로 공개했다는 소식이다. 태거 모델 Oppai의 재학습이 진행 중이며, 애니메이션 이미지 데이터셋은 520만 장에서 620만 장으로 늘고 사진 이미지 11만 장이 추가되었다. 댓글에서는 역사적 태그 복원과 Gelbooru 태그 도입 등 개선 제안이 이어졌고, 이에 대한 답변에서는 태거 정확도 향상이 우선이라는 입장이 밝혀졌다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
오랫동안 방치됐던 문제를 해결하려고 주도적으로 나선 것에 감사를 표한다! 몇 가지 제안이 있다. booru에서 병합되거나 삭제됐지만 애니메이션 모델에는 유용한 역사적 태그를 복원하라. 예를 들어 three_quarter_view가 있다. Gelbooru의 고유 태그를 추가하라. Gelbooru는 특정 개념을 일반 개념 태그와 구별해 주는 추가 태그를 일부 갖고 있다. 예컨대 Gelbooru의 taking_another's_hand 태그는 손잡기 유형 3~4가지를 하나로 뭉뚱그린 holding_hands와 별개로 해당 개념을 따로 태깅한다. 논란의 여지가 있겠지만 AI 커뮤니티는 자체 태그 상위집합을 유지해야 한다고 생각한다
-역사적 태그에 대해: 유용한 것이 많다는 데 동의하지만 일부는 노이즈가 극심하고 Danbooru 커뮤니티에서 더 이상 활발히 관리되지 않는다. 지금 내 우선순위는 태그 수를 무리하게 늘리기 전에 태거 정확도를 높이는 것이다. 그래도 태그당 최소 450장 안팎의 사용 가능한 이미지를 확보할 수 있을 때는 태그를 추가해 왔다. -Gelbooru 태그는 계획되어 있으나 다음 ViT 릴리스에는 포함되지 않는다. -자체 AI 전용 태그 유지와 관련해선 새 개념으로 ViT를 학습시키는 일은 사실 그리 어렵지 않다. 어려운 부분은 데이터 처리다. 잘 태깅된 이미지 100장 정도면 가능하다
sd4도 나오는 건가?
데이터셋 최적화는 정말 중요한데 과소평가되는 분야다. 감사한다.
그 이미지를 전부 직접 검토했나? 아니면 도움을 받았나?