基于深面的图像相似性 /相似分散的gradio应用程序 - 可用于批量排序AI图像 - 也可以在真实图像上使用

IT行业相对于一般传统行业，发展更新速度更快，一旦停止了学习，很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习，精进自己的技术，尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《基于深面的图像相似性 /相似分散的gradio应用程序 - 可用于批量排序AI图像 - 也可以在真实图像上使用》，聊聊，我们一起来看看吧！

图像相似度排序工具：基于DeepFace的批量图像比较

本工具利用DeepFace库进行图像相似度计算和排序，帮助您快速有效地对大量图像进行比较，尤其适用于对AI生成的图像进行质量评估和筛选。

下载地址:

安装程序zip文件：https://www.patreon.com/posts/121335747

技术基础:

该应用程序基于强大的DeepFace库 (https://github.com/serengil/deepface)，支持多线程处理，批量处理效率高。 为了获得最佳性能，请确保已正确安装TensorFlow库及其依赖的CUDA和cuDNN，并充分利用您的GPU。即使GPU资源有限，该应用也能保持较低的VRAM占用。

使用方法:

该工具需要三个文件夹作为输入：

• 源图像文件夹: 包含用于比较的基准图像。可以包含多个图像，工具会计算这些图像的平均相似度。
• 目标图像文件夹: 包含需要与基准图像进行比较的目标图像。
• (可选)提取的FACES文件夹: 如果需要，可以提供已提取人脸的文件夹。

工具会计算每个目标图像与源图像（或源图像平均值）的相似度/距离，并根据相似度进行排序。如果源图像文件夹中有多个图像，则会根据源图像的平均相似度进行排序。 如果第一次运行出现少量图像错误，可以再次运行程序尝试修复。

输出结果:

目标文件夹中的图像将被重命名，文件名格式如下：

相似度排名-相似度得分-原始文件名

例如，image_rock.png 将被重命名为 33-0.55-image_rock.png，其中33是相似度排名，0.55是相似度得分（数值越小，相似度越高）。

支持的模型:

该工具支持DeepFace库支持的所有模型，但目前仅对FaceNet512模型进行了充分测试，推荐使用该模型。

本篇关于《基于深面的图像相似性 /相似分散的gradio应用程序 - 可用于批量排序AI图像 - 也可以在真实图像上使用》的介绍就到此结束啦，但是学无止境，想要了解学习更多关于文章的相关知识，请关注golang学习网公众号！