LVM-画像アスペクト比フィルター (DLC) コンポーネントは、トレーニングデータセットから極端なアスペクト比の画像を削除します。このコンポーネントを使用して、画像生成モデルをトレーニングする前に、画像のアスペクト比を統一します。
サポートされているコンピューティングリソース
仕組み
このコンポーネントは、各画像の幅と高さの比 (W/H) を計算し、その比率が設定された範囲外である画像をフィルターで除外します。範囲内の画像を出力ファイルに書き込み、範囲外の画像は破棄します。ほとんどの場合、このコンポーネントは、後続の画像生成モデルのトレーニングに使用します。
[Minimum Aspect Ratio] を 0.333 に、[Maximum Aspect Ratio] を 3.0 に設定した場合
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画像 |
ディメンション |
アスペクト比 (W/H) |
結果 |
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img1 |
1920 x 1080 |
1.78 |
保持 |
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img2 |
100 x 1000 |
0.10 |
除外 (幅が狭すぎる) |
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img3 |
3200 x 400 |
8.00 |
除外 (幅が広すぎる) |
入力と出力
入力
次のいずれかの上流コンポーネントを接続します：
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[Read File Data]：トレーニングデータが格納されている Object Storage Service (OSS) パスを読み取ります。
[画像データ OSS パス] — このパラメーターでは、画像データが保存されている OSS ディレクトリまたは画像メタデータファイルを選択します。
-
任意の画像データ前処理コンポーネント：上流の前処理ステップの出力は、このフィルターに直接入力できます。
出力
フィルタリング結果です。詳細については、以下のパラメーターの説明をご参照ください。
パラメーター
Machine Learning Designer でコンポーネントを設定します。次の表で、すべてのパラメーターについて説明します。
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カテゴリ |
パラメーター |
必須 |
説明 |
デフォルト値 |
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フィールド設定 |
[Image Data OSS Path] |
いいえ |
上流コンポーネントなしで初めて実行する場合は、画像データが格納されている OSS ディレクトリを手動で選択します。指定されたパスの親ディレクトリにメタデータファイル meta.jsonl が生成されます。後続の実行では、以前に生成された meta.jsonl ファイルを直接選択できます。 |
なし |
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[OSS Directory for Saving OutputData] |
いいえ |
フィルタリング結果が格納される OSS ディレクトリです。フィルタリング結果には、次のファイルが含まれます：
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なし |
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[Output Filename] |
いいえ |
フィルター処理された出力ファイルのファイル名です。 |
result.jsonl |
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パラメーター設定 |
[Minimum Aspect Ratio (W/H)] |
はい |
許容される最小のアスペクト比 (W/H) です。 |
0.333 |
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[Maximum Aspect Ratio (W/H)] |
はい |
許容される最大のアスペクト比 (W/H) です。 |
3.0 |
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実行チューニング |
[Number of Processes] |
いいえ |
プロセスの数を設定します。 |
4 |
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[single/multi nodes] |
いいえ |
シングルノードまたはマルチノードモードです。デフォルト値：シングルノード。マルチノードモードは Ray フレームワークのみをサポートします。 |
シングルノード |
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[リソースグループの選択] |
いいえ |
パブリックリソースグループまたはリソースクォータを選択します (分散モードの場合は、Head と Worker に個別のリソースパラメーターを設定します)：
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なし |
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[Maximum Running Duration] |
いいえ |
コンポーネントの最大実行時間です。この制限を超えると、ジョブは終了します。 |
なし |