image-ranker

在浏览器里点一点,用 TrueSkill 给图片排序

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 14 🐛 待处理 12 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 93
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,需自行部署使用。

项目预览

image-ranker 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QuentinWach
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,需自行部署使用。
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a-b-testing,ab-testing,data-analysis,data-science,dataset-creation,dataset-generation,generative-ai,image-analysis,image-annotation,image-annotation-tool,image-classification,image-rank,rank,ranking,ranking-algorithm,rlhf,stable-diffusion,trueskill,trueskill-algorithm,web-ui
GitHub 星标★ 93
上线时间2024-08-29 00:00:00
代码更新2026-03-31
仓库体积10.3 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5

项目介绍

image-ranker 是一个在浏览器中通过两两对比来给图像排序的开源工具,基于 TrueSkill 算法。它主要解决图像数据集构建和排序中的主观评估问题,让用户通过简单的点击操作,将一组图片按质量、偏好等标准进行排序。核心能力包括:本地运行、无需上传数据、支持自定义图片集、实时计算排名、导出排序结果。适用于生成式 AI 模型的输出筛选、数据清洗、用户偏好测试等场景。项目采用 Python 编写,技术栈涉及 A/B 测试、数据分析、数据集生成等,目前处于早期阶段,星标数 90,但功能完整,可直接使用。

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 ★ 93

核心亮点

  • 本地运行,图片不上传,隐私安全
  • TrueSkill 算法科学排序,比简单打分更准
  • 支持导出结果,方便构建数据集

不足之处

  • 早期项目,文档和社区支持待观察
  • 仅支持两两对比,图片多时操作次数多

适用场景

  • 筛选生成式 AI 模型输出的最佳图片
  • 构建图像质量评估数据集
  • 用户偏好测试,确定设计风格方向

替代项目

img2dataset、CLIP-ranker、TrueSkill 排序工具

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