JoyCaption：从零开始构建的免费、开放且未经审查的视觉语言模型

JoyCaption，一个从零开始构建的免费、开放且未经审查的视觉语言模型（VLM），旨在助力社区训练SD或Flux模型。它不仅免费开放，还提供训练脚本和丰富的构建细节，就像bigASP一样。

• Demo：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joy-caption-alpha-one

特点概览

• 自由和开放：免费发布，无限制权重，附带训练脚本。
• 内容无审查：平等覆盖适宜和不适宜的内容，不回避任何概念。
• 多样性：欢迎各种风格和内容，无论是数字艺术、照片般真实、动漫还是Furry，JoyCaption都适合每个人。
• 最小过滤：训练了大量图像，以理解我们世界的几乎所有方面，除了非法内容。

最新动态

自Pre-Alpha版本发布以来，作者根据社区反馈进行了多项改进，包括扩展数据集，增加了对动漫/电子游戏角色、经典艺术、电影名称等的识别能力。

新功能

• 控制字幕长度：现在可以控制JoyCaption生成的字幕长度，从20到260个词，或选择“任何”长度。
• 风格选择：可以选择与Pre-Alpha版本相同的正式风格，或尝试新的“非正式”风格。
• 字幕类型：新增“描述性”和“训练提示”两种字幕类型，后者尝试模仿用户编写稳定扩散提示的方式。

开发细节

过去一个月，作者手动编写了2000个训练提示字幕，尽管遇到挑战，但这些努力带来了新的字幕长度和语调控制功能。

警告

• 训练提示模式：仍在完善中，使用时需谨慎。
• 非正式风格：虽然有助于扩展模型的词汇，但风格上仍有改进空间。
• 数据集扩展：虽然在电影、艺术和角色识别方面有所改善，但OCR和艺术家识别方面仍需加强。