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已完成2026ai-data

2D 動畫角色 LoRA 訓練管線

把 2D 動畫素材整理成可訓練資料集，並包裝成可展示、可截圖、可錄影的 portfolio demo

一套針對 2D 動畫角色 LoRA 的資料工程與訓練管線。專案涵蓋影格抽取、YOLO/ByteTrack 多角色追蹤、ToonOut 風格角色分割、身份分群、DWpose 姿態、captioned dataset、LoRA 訓練設定與公開 mock-safe demo。

網站 Demo查看 GitHubDemo 錄影閱讀 README

已驗證 Demo 錄影 1

由 portfolio quality pass 從既有專案 demo 素材複製。

18 張截圖3 支 Demo 影片

媒體總覽

快速瀏覽這個專案的截圖與錄影展示。

專案連結與 Demo 狀態

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網站 Demo

有已驗證 Live Demo 時直接開啟；尚未部署時，使用本頁的執行指南準備手動展示。

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查看 GitHub

有公開 repository 時直接開啟；尚未確認時，使用本頁原始碼狀態追蹤後續補齊。

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Demo 錄影

有 Demo 錄影時直接開啟；尚未錄影時，使用本段作為錄影檢查清單。

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閱讀 README

有 README 時直接開啟；尚未補齊時，使用本案例頁作為文件基準。

專案概覽

## 專案概述 這個專案是針對 2D 動畫角色 LoRA 的端到端資料與訓練管線。核心目標是把影片素材轉成可重現的訓練資料：抽幀、角色偵測與追蹤、前景分割、身份分群、姿態條件資料、字幕與 LoRA 訓練設定。 ## Demo 展示設計 公開 demo 不使用私有影片或具名角色，而是用 synthetic 2D characters 模擬真實產線輸出。第一屏直接呈現 pipeline dashboard、stage readiness、角色資料集 sheet 與結果 metrics；後續區塊可看 transformation、training metrics、evaluation matrix、motion strip、screenshots 與 demo video。 ## 技術架構 後端不是常駐服務，而是 Python CLI 與 file-based artifact contracts。`anime_pipeline/` 放核心模組，`configs/` 管理 global/stage/project 設定，`portfolio-web/` 是 GitHub Pages 靜態展示站，`tests/` 則提供 CPU-safe smoke tests。公開頁面只 fetch static manifest JSON；真實 LoRA 訓練仍需本機 GPU、模型倉庫與資料倉庫。 ## 面試亮點 這個作品重點不是只列 AI 名詞，而是展示如何把一條依賴 GPU、模型權重與大量媒體素材的研究 pipeline，整理成可公開、可測試、可部署、可被面試官快速理解的 portfolio project。

我的角色

獨立開發者：管線架構、2D demo 包裝、測試驗證、GitHub Pages 展示與 portfolio media 整理

問題背景

2D 動畫 LoRA 資料集很難公開展示：真實素材、模型權重、GPU、外部 captioning 服務與大量中間產物都不適合直接放到作品集。面試官需要的是能快速理解價值、能看到操作流程、也能分辨真實 pipeline 與公開 demo 邊界的展示版本。

解決方案

我把研究型 Python pipeline 整理成雙層架構：真實工作流仍保留 YOLO、ToonOut、DWpose、HDBSCAN、kohya/diffusers 等本機 GPU 路徑；公開展示則新增 static mock-safe demo，用 deterministic synthetic assets 呈現 stage dashboard、角色資料集 sheet、frame-to-sample transformation、training metrics、evaluation matrix、motion strip、截圖與 WebM 錄影。

目前成果

完成可公開展示版本：GitHub Pages demo 站能看到完整產品化展示頁，主 portfolio 專案頁有 cover、截圖、錄影、GitHub 與 README 連結；本機可跑 demo asset generator、CPU-safe pytest smoke suite、static HTTP check 與 Docker/Nginx build。

作品亮點

  • 第一屏直接展示產品本體：pipeline readiness、stage metrics、synthetic character sheet 與 demo results
  • Mock-safe demo mode：不需要 API key、模型權重、私有影片或 GPU，也能展示完整資料流
  • 2D pipeline 重點：YOLO/ByteTrack 多角色追蹤、ToonOut-style masks、HDBSCAN 身份合併、DWpose 條件資料
  • README 補齊 Mermaid 架構圖、資料流圖、部署圖、模組組織圖、tech stack map 與面試展示流程
  • Portfolio media package：cover、桌面截圖、行動截圖、結果頁截圖與 WebM walkthrough

技術挑戰

  • 公開展示必須誠實切開 demo mode 與 full GPU/model workflow，避免讓面試官以為 GitHub Pages 會跑真訓練
  • 原 repo 含大量研究/批次腳本，需要收斂出一條穩定、可驗證、可講清楚的 review path

目標使用者

  • 作品集審閱者與面試官
  • 需要快速理解專案目的、技術棧與成熟度的技術讀者

技術亮點

  • 偵測到的主要技術線索：Python, PyTorch, Diffusers, kohya-ss, PEFT (LoRA), Stable Diffusion / SDXL, ControlNet, Ultralytics YOLO, ByteTrack, DWpose, HDBSCAN, OmegaConf, GitHub Pages, Docker
  • 已有 README 作為後續補齊案例研究的依據
  • 已連接公開 GitHub repository，可從作品集追溯原始碼

系統架構

此專案目前由 portfolio catalog pipeline 依 README、Git metadata、package/build 設定與素材線索建立案例頁。正式架構說明仍需依實際 source code 補齊；目前可確認的技術線索包含：Python, PyTorch, Diffusers, kohya-ss, PEFT (LoRA), Stable Diffusion / SDXL, ControlNet, Ultralytics YOLO, ByteTrack, DWpose, HDBSCAN, OmegaConf, GitHub Pages, Docker。

資料流程

目前尚未完成可公開的資料流程說明。若此專案含資料處理、AI pipeline 或後端 API，後續應補上 input、processing、storage、UI/output 的端到端流程。

專案結構

2d-animation-lora-pipeline/
  README.md              # project documentation, when available
  source files           # implementation reviewed by local audit
  package/build config   # detected capability signals

安裝與執行

This project does not expose a verified runnable web command yet. Review the README/source tree and add exact install, run, test, and build commands before interview use.
No verified build command was detected. Treat the current portfolio page as a case-study placeholder until build steps are reviewed.

後續改進

  • 補齊正式 README、截圖與 demo recording
  • 補上架構圖、資料流程與關鍵技術決策
  • 確認 build/test 狀態並更新 portfolio release report

面試說明重點

  • 先說明此專案目前的成熟度與可展示範圍
  • 聚焦在可驗證的技術棧、程式結構與已完成部分
  • 不要宣稱尚未部署、尚未錄影或尚未測試的能力已完成

後續規劃

  • 擴充更多匿名 demo scenario，例如資料品質審核、cluster review、checkpoint comparison
  • 把更多真實訓練後的匿名 aggregate metrics 整理成公開可展示報告

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