使用须知

这是什么？

如题，这是Python图像工具箱waifuc的中文教程，

由DeepGHS发布，Narugo1992进行编写，ALT99999进行中文翻译

(工具链接：https://github.com/deepghs/waifuc )

怎么安装？

waifuc目前已经由PYPI包管理器进行托管，需要的Python版本为3.8以上

因此，只需要简单的pip指令即可安装，如下所示：

pip install git+https://github.com/deepghs/waifuc.git@main#egg=waifuc

检查安装是否成功时，可使用pip指令，如下所示：

pip show waifuc

也可以使用waifuc提供的检查脚本，如下所示：

1from waifuc.config.meta import __TITLE__, __AUTHOR__, __VERSION__, __DESCRIPTION__
2
3if __name__ == '__main__':
4    print(__TITLE__, __VERSION__)
5    print('Developed and maintained by', __AUTHOR__)
6    print(__DESCRIPTION__)

当waifuc被成功安装时，其输出结果应该如下所示：

1waifuc 0.0.1
2Developed and maintained by narugo1992
3Efficient Train Data Collector for Anime Waifu

能做什么？

按工作流来说，waifuc的功能可大致分为三类：

  • waifuc集成了大部分优质图像站的数据源，你可以便捷且迅速的从网站爬取图像数据，此外，也可以从你本地目录中获取数据

  • waifuc提供了许多相当实用且相对独立的图像数据处理与筛选操作，对于上述方式获取的图像数据，你可以清晰、快速地选择你所需要的操作并以此配置出符合预期的处理流程，就像在游戏中规划一样轻松

  • waifuc有着数种图像数据导出，对于处理完毕的上述图像数据，根据流程操作的不同，你可以选择多样的导出方式：仅图像、元数据或打标等等

以上三种功能均支持高自由度的DIY内容，具体内容会在之后的教程中详细解释

此外，和大部分图像工具箱不同，waifuc并不依赖GPU性能，即便是2core6G的GPU也能正常使用waifuc的所有功能，并支持CPU运行模式

当然，使用GPU会使运行的效率更高

我该怎么使用？

对于只是使用waifuc的用户，需要对Python这门编程语言进行基本的学习，主要在于以下两部分内容：

  • Python的基本语法

  • Python包管理器PyPI的使用

译者留言

  • 这是结合本人使用经验进行的汉化，因而并非完全符合原文

  • 为符合中文阅读习惯，对部分内容进行了重新排版

  • 本教程原文用语相当直白，包含外国友人发癫内容

  • 但我尽量如实翻译，欸嘿~