Projeto Escriba
Este guia foca na automação da etapa mais trabalhosa do treinamento de IAs (LoRA): a etiquetagem (captioning) do dataset. O aluno aprende a utilizar um script em Python que integra visão computacional para descrever imagens automaticamente. Os Pilares do Conteúdo:
Automação de Dataset: Utilização do script "Escriba" para varrer pastas de imagens e gerar arquivos de texto (.txt) automaticamente, eliminando horas de trabalho manual.
Integração com Google Gemini: Configuração da API do Google Gemini (versão Flash 2.5) para atuar como o motor de visão computacional que analisa e descreve as imagens.
Padrão Danbooru: O script é configurado para gerar descrições no formato de tags (padrão Danbooru), que é a sintaxe ideal para treinamento de modelos como Stable Diffusion e Pony.
Configuração de Ambiente de Desenvolvimento: Passo a passo para instalação do Python (configuração de PATH), editor de código (Notepad++) e instalação de bibliotecas via terminal (pip install).
Manipulação de Scripts (.py): Como editar o código fonte para inserir a Chave de API e definir a "Trigger Word" (palavra-gatilho) específica para o personagem ou estilo desejado.
Escalabilidade e Custo: Estratégias para utilizar o plano gratuito ou ativar o Free Trial do Google Cloud (US$ 300 de crédito) para processar grandes volumes de dados sem custo inicial.
Livre de Censura: Interage com conteúdo NSFW de forma livre.
