Image Aesthetics Filter 图像美学过滤 Skill

功能概述

本skill使用预训练的美学评分模型对图像进行质量评估，只保留美学评分在指定范围内的样本。 基于 LAION-Aesthetics Predictor 模型，常用于筛选高质量图像。

触发条件

当用户请求以下任务时，应使用此skill：

• 图像美学过滤
• 图像质量过滤
• 图片评分筛选
• 图像质量评估
• 过滤低质量图像
• 高质量图像筛选

核心参数说明

必需参数

参数	说明
--input	输入JSON文件路径
--output	输出JSON文件路径

可选参数

参数	说明	默认值
--hf_scorer_model	美学评分模型	shunk031/aesthetics-predictor-v2-sac-logos-ava1-l14-linearMSE
--min_score	最小美学评分	0.5
--max_score	最大美学评分	1.0
--any_or_all	多图像过滤策略	any
--image_key	图像字段的键名	images

输入文件格式

[
  {"images": ["/path/to/image1.jpg"]},
  {"images": ["/path/to/image2.jpg"]},
  {"images": ["/path/to/image3.png"]}
]

多图像格式：

[
  {"images": ["/path/to/image1.jpg", "/path/to/image2.jpg"]},
  {"images": ["/path/to/image3.png"]}
]

使用方法

默认参数过滤（评分0.5-1.0）

python scripts/run_image_aesthetics_filter.py \
  --input ./input.json \
  --output ./output.json

自定义评分范围

python scripts/run_image_aesthetics_filter.py \
  --input ./input.json \
  --output ./output.json \
  --min_score 0.6 \
  --max_score 1.0

多图像策略：所有图像都满足条件才保留

python scripts/run_image_aesthetics_filter.py \
  --input ./input.json \
  --output ./output.json \
  --any_or_all all

过滤策略说明

策略	说明
any	任一图像满足条件即保留（默认）
all	所有图像都满足条件才保留

输出示例

命令行输出：

[OK] Image aesthetics filtering completed!
   Scorer model: shunk031/aesthetics-predictor-v2-sac-logos-ava1-l14-linearMSE
   Min score: 0.5
   Max score: 1.0
   Strategy: any
   Original documents: 3
   Filtered documents: 2
   Removed documents: 1
   Input file: ./input.json
   Output file: ./output.json

输出JSON格式：

[
  {"images": ["/path/to/image1.jpg"]},
  {"images": ["/path/to/image2.jpg"]}
]

环境要求

安装依赖： 本SKILL使用依赖 data_juicer，请在调用前安装好python环境并安装data_juicer：

pip install py-data-juicer

额外依赖：

pip install torch torchvision

硬件要求： 建议使用 GPU 加速以提高处理速度。

注意事项

1. 图像路径：输入JSON中的图像路径应为绝对路径或相对于工作目录的路径
2. 评分范围：美学评分范围为 0-1（默认模型已归一化）
3. 多图像处理：支持多图像样本，使用 any_or_all 参数控制过滤策略
4. 适用场景：图像质量评估、高质量图像筛选、低质量图像过滤