有一只AI，名叫Deep Danbooru，专门用来审视二次元妹子身上的各种特征。
当然，首要前提是看出一个人物是不是妹子。
比如，输入一只性别特征不明的千户：
妹子判断成功，置信度0.92。
再输入一只长头发的幸平老爹：
汉子判断成功，置信度0.97。
两道并不简单的题目，都没有难住AI。
接下来，到了正经观察妹子的时间：
绝对领域
让我们输入一只Miku吧，看AI都能发现什么：
万万没想到，除了以100%置信度判断为妹子之外，AI还看出了25种其他特征 (并认出了她是Miku) ：
1水蓝色眼睛；2水蓝色头发；3露肩；4腿着黑色；5黑色短裙；6袖套；8头戴耳机；9长发；10看向观众；11指甲油；12领带；13褶裙 14衬衫；15简单背景；16无袖；17无袖衬衫；18围笑；19单人；20过膝靴；21黑色长筒袜；22双马尾；23超长头发；24白色背景；
25绝对领域 (zettai ryouiki) ！！！
果然是只敬业的AI，每个细节都不放过。
就连裤袜和短裙之间那一抹珍贵的风景，也毫不吝啬地识别出来，完全没有保留。
这样一来，只要有个丰盛的数据集，不论你钟爱哪一种特征，大概都可以批量筛选出来，尽情观赏了。
说到数据集
如果你还没有这样的资源，这只AI的作者Kichang Kim推荐了一个站点，就叫“Danbooru”：
https://danbooru.donmai.us/
如果你不知道这里的妹子怎样批量下载，作者还为你开发了一枚下载器：
https://github.com/KichangKim/DeepDanbooru
下载好图像之后，就要给图像加标签。作者自己用了6000个标签，也是来自上面的站点，可以直接下载来用：
>pythonprogram.pydownload-tags[your_project_folder]另外，假如你对某些标签有偏好，也可以按照自己的需求过滤一下数据集：
>pythonprogram.pymake-training-database[your_dataset_sqlite_path][your_filtered_sqlite_path]当然，也可以自己造数据集，作者在项目页提供了数据结构。
数据集的问题解决了，然后就是：
训练模型吧
DeepDanbooru是一个基于ResNet的算法。
开启训练，就用这行代码：
>pythonprogram.pytrain-project[your_project_folder]作者是用Ryzen 7 1800X + Geforce 1070，花了28天训练成功的。
如果你不想训练的话，作者表示也有预训练的模型提供，可直接食用。
训练完毕，就可以享用了：
>pythonprogram.pyevaluate-project[your_project_folder][image_file_path]还能干什么
一旦AI对二次元妹子的特征了如指掌，就可以用它来定制老婆。
算法的作者也已经开始这样做了：
你看，满屏的参数都可以调，还愁找不到自己喜欢的妹子？
所以，只要有想法就去行动吧，少年。
代码传送门：
https://github.com/KichangKim/DeepDanbooru
Demo传送门：
http://kanotype.iptime.org:8003/deepdanbooru/
数据集下载器：
https://github.com/KichangKim/DanbooruDownloader
— 完 —
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