图像打标工具/方法的分类和特点说明

1. BLIP (Bootstrapped Language-Image Pre-training)

• 类型：多模态（图像+文本）预训练模型

• 用途：生成图像的自然语言描述或标签（如场景、物体、动作）。

• 特点：

  • 结合视觉Transformer和语言模型，支持零样本（无需标注数据）生成描述。

  • 适用于通用图像标注（如“一只猫坐在沙发上”）。

• 典型场景：社交媒体内容审核、图像检索、辅助视觉障碍者。

2. DeepDanbooru/Deepbooru

• 类型：基于深度学习的标签预测模型

• 用途：为二次元/动漫图像生成多标签（如“blonde_hair, blue_eyes, smile”）。

• 特点：

  • 训练数据来源于Danbooru等动漫图库，标签风格高度特定（社区常用标签）。

  • 输出为概率化的标签列表，适合精细化标注。

• 典型场景：动漫图像分类、图库标签自动化。

3. 仅触发词（Trigger Words）

• 类型：基于关键词匹配的简化打标

• 用途：通过预设的关键词列表（如“风景”“人物”）直接匹配图像或文本。

• 特点：

  • 无需模型训练，完全依赖规则。

  • 准确率低，适合粗糙分类（如过滤NSFW内容）。

• 典型场景：快速初筛内容、结合其他方法做粗标注。

4. 无需标注（Zero-shot/Few-shot Learning）

• 类型：依赖预训练模型的零样本学习

• 用途：直接利用通用模型（如CLIP、BLIP）预测新类别标签，无需额外标注数据。

• 特点：

  • 模型通过自然语言提示（如“这是一张狗的图片吗？”）生成标签。

  • 灵活性高，但依赖模型泛化能力。

• 典型场景：小众类别标注（如“考拉”）、快速原型开发。

5. LLaVA (Large Language and Vision Assistant)

• 类型：多模态大模型（图像+文本）

• 用途：通过对话形式生成图像的详细描述或复杂标签。

• 特点：

  • 结合视觉编码器（如CLIP）和LLM（如Vicuna），支持交互式标注。

  • 输出更接近人类语言（如分析图像中的情感、因果关系）。

• 典型场景：教育、图像内容深度分析。

6. Joy2

• 类型：针对特定领域的轻量级标注工具

• 用途：为游戏/虚拟形象（如VRChat）生成风格化标签（如“赛博朋克”“卡通渲染”）。

• 特点：

  • 可能基于小型微调模型或规则库，专注垂直领域。

  • 标签风格更符合社区需求（如“lo-fi”“kawaii”）。

• 典型场景：虚拟形象分类、游戏资产管理。

对比总结