Trained on 120,000 images collected from Pixiv rankings, the score is the normalized ratio of likes to views
This model is a fine-tuned version of facebook/convnextv2-base-22k-384
Характеристики
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- convnextv2 · dense
- Базовая модель
- convnextv2-base-22k-384
- Опубликована
- 29 дек 2023
Ссылки
artwork-scorer
Дообученная ConvNeXt V2 оценивает иллюстрации по нормализованному соотношению лайков к просмотрам в данных Pixiv.
38скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены30 дек 2023
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Muinez/artwork-scorer — модель классификации изображений на базе ConvNeXt V2 Base, дообученная автором на 120 000 изображениях из рейтингов Pixiv. Она оценивает иллюстрации по нормализованному соотношению отметок «нравится» к просмотрам, помогая ранжировать работы по популярности. Модель принимает изображение и выдаёт оценку.
Модель предназначена для анализа и сортировки иллюстраций в сценариях, связанных с популярностью работ на Pixiv. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Результат отражает данные и критерий популярности обучающей выборки, поэтому не обязательно характеризует художественное качество или предпочтения других аудиторий.
Сценарии применения
- оценка ожидаемой популярности иллюстрации на Pixiv
- сортировка работ по соотношению лайков и просмотров
- ранжирование изображений для отбора работ
- анализ популярности иллюстраций из рейтингов Pixiv
Ограничения
Оценка отражает нормализованное соотношение лайков к просмотрам в выборке изображений из рейтингов Pixiv и может не переноситься на другие платформы или аудитории. README не сообщает метрики качества или точную схему интерпретации выходной оценки.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиIII.1Корпоративные функцииСтратегия, продукт и бизнес-моделиAI помогает принимать продуктовые и стратегические решения на основе свидетельств, а не только интуиции.19 задач2 459моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · image-classification
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- ConvNextV2ForImageClassification
- Ревизия весов
- a5c4db2