qapyq

一键策展海量图像视频,自动标注裁剪遮罩,加速 LoRA 训练

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 10 🐛 待处理 4 👀 关注 8
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 162
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,AGPL-3.0许可,可免费使用和自行部署。

项目预览

qapyq 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FennelFetish
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,AGPL-3.0许可,可免费使用和自行部署。
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AGPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型ai,annotation,automation,desktop-app,fine-tuning,image,image-processing,llm,lora,mask,multimodal,object-detection,stable-diffusion,text,vlm
GitHub 星标★ 162
上线时间2024-10-16 00:00:00
代码更新2026-10-20
仓库体积3.8 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

qapyq 是一个面向大规模图像/视频数据集的 AI 辅助媒体策展工具,专为 LoRA 和扩散模型训练流程设计。它解决了训练数据准备中繁琐的标注、裁剪和遮罩问题,通过集成多模态 LLM 和对象检测技术,提供自动化的描述生成、智能裁剪和精确遮罩功能。核心能力包括:批量处理大型数据集、自动生成高质量标注、基于对象检测的自动裁剪和遮罩、以及与主流训练工作流的无缝对接。作为桌面应用,它简化了从原始数据到可训练数据集的转换过程,显著提升数据准备效率,帮助创作者和研究者更专注于模型训练本身。

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 ★ 162

核心亮点

  • 集成多模态 LLM,自动生成高质量图像/视频描述,减少手动标注成本
  • 基于对象检测的智能裁剪和遮罩,精准定位目标区域,提升训练数据质量
  • 专为 LoRA/扩散模型工作流设计,提供桌面应用,操作直观,上手快

不足之处

  • 早期项目,功能完整性和稳定性有待验证
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 为 Stable Diffusion LoRA 训练准备大规模图像数据集
  • 视频数据集的自动标注与关键帧提取
  • 需要精细遮罩的物体分割数据预处理

替代项目

CLIP-Interrogator、BLIP-2、TagGUI

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