MirrorMetrics

用 InsightFace 人脸识别,直观诊断 LoRA 过拟合与数据质量。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 8 🐛 待处理 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 62
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源工具,MIT许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

MirrorMetrics 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队AndyLone22
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源工具,MIT许可证,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai-art,computer-vision,data-visualization,dataset-analysis,insightface,insightface-pytorch,lora-training,metrics,overfitting,python-script,stable-diffusion
GitHub 星标★ 62
上线时间2026-02-15 00:00:00
代码更新2026-02-21
仓库体积1.6 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

MirrorMetrics 是一个针对 Stable Diffusion LoRA 训练的可视化诊断工具,利用 InsightFace 人脸识别技术来评估 LoRA 模型是否过拟合、检查训练数据集质量,并帮助调整训练参数。它通过分析生成图像中的人脸特征(如身份一致性、表情、角度等)与训练集图像的对比,直观展示模型在人物相似度、多样性等方面的表现,从而定位训练中的问题。核心能力包括:自动提取人脸特征并计算相似度矩阵,生成可视化报告展示训练集与生成集的分布差异,以及提供过拟合检测指标。该工具旨在解决 LoRA 训练中常见的“复制粘贴”过拟合问题,帮助创作者在无需人工目测大量图像的情况下,快速评估模型质量并优化训练策略。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 62

核心亮点

  • 基于 InsightFace 生物特征量化分析,比肉眼评估更客观
  • 可视化报告直观展示训练集与生成集的人脸特征分布差异
  • 专门针对 LoRA 过拟合问题,提供可操作的训练调整建议

不足之处

  • 仅适用于人脸相关 LoRA,对非人脸主题(如物体、风格)无效
  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持待观察

适用场景

  • 训练人物 LoRA 后,快速检测模型是否过拟合训练集
  • 对比不同训练参数(如学习率、步数)对模型多样性的影响
  • 评估训练数据集的人脸多样性,发现重复或相似样本

替代项目

LoRA Analyzer、Stable Diffusion Metrics、Face Similarity Evaluator

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