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    Platform For AI:LVM-Image-Face-Ratio Filter (DLC)

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    Platform For AI:LVM-Image-Face-Ratio Filter (DLC)

    最終更新日:Jul 24, 2026

    LVM-Image-Face-Ratio Filter (DLC) コンポーネントは、画像面積に対する顔面積の比率が指定された範囲外の画像をフィルタリングします。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、顔が大部分を占める画像や、意味のある顔コンテンツがない画像を除去します。

    重要

    このコンポーネントには GPU インスタンスタイプが必要です。リソースグループを設定する際に GPU インスタンスを選択してください。

    サポートされるコンピューティングリソース

    Deep Learning Containers (DLC)

    仕組み

    コンポーネントは、各画像について、画像内の顔の割合を計算します。顔比率が設定された最小値と最大値の範囲外の画像を除外します。残りの画像を、指定した出力パスに書き込みます。

    データセットとトレーニングの目的に基づいて、顔比率の最小値と最大値の範囲を調整してください。

    入力と出力

    入力ポート

    このコンポーネントは、次の入力を受け付けます：

    • [Read File Data] コンポーネント — トレーニングデータが保存されている Object Storage Service (OSS) のパスを読み取ります。

    • [Image Data OSS Path] パラメーター — 画像ファイルを含む OSS ディレクトリ、または既存の meta.jsonl メタデータファイルを選択します。以下のパラメーターの説明をご参照ください。

    • 任意の画像データ前処理コンポーネント — 上流入力として接続します。

    出力ポート

    フィルタリング結果を、OSS Directory for Saving OutputData で指定された OSS ディレクトリに書き込みます。出力ファイルの詳細については、以下のパラメーターの説明をご参照ください。

    コンポーネントの設定

    [LVM-Image-Face-Ratio Filter (DLC)] コンポーネントをビジュアルモデリングで設定します。次の表に、すべてのパラメーターを示します。

    Tab

    Parameter

    Type

    Required

    Default

    Description

    Field Settings

    Image Data OSS Path

    String

    No

    —

    画像データを含む OSS ディレクトリ、または既存の meta.jsonl ファイル。初回実行時に上流コンポーネントが接続されていない場合は、OSS ディレクトリを手動で選択します。コンポーネントは、指定されたパスの親ディレクトリに meta.jsonl を生成します。次回以降の実行では、meta.jsonl を直接選択します。

    OSS Directory for Saving OutputData

    String

    No

    —

    フィルタリング結果が保存される OSS ディレクトリ。出力には、{name}.jsonl (フィルタリングされた出力。ファイル名は [Output Filename] で指定)、{name}_stats.jsonl (統計)、および dj_run_yaml.yaml (アルゴリズム実行設定) が含まれます。

    Output Filename

    String

    No

    result.jsonl

    フィルタリング出力のファイル名。

    Parameter Settings

    Minimum face Ratio

    Float

    Yes

    0.0

    最小の顔比率。この値より顔比率が低い画像を除外します。

    Maximum face Ratio

    Float

    Yes

    0.4

    最大の顔比率。この値より顔比率が高い画像を除外します。

    Execution Tuning

    Number of Processes

    Integer

    No

    4

    並列プロセスの数。

    single/multi nodes

    String

    No

    single-node

    シングルノードまたはマルチノードモード。デフォルト値： single-node。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。

    Select Resource Group

    —

    No

    —

    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 (分散モードを使用する場合は、ヘッドノードとワーカーノードのリソースパラメーターを個別に設定する必要があります)：

    • パブリックリソースグループ： インスタンスタイプ (CPU または GPU) と VPC を選択します。このアルゴリズムでは GPU インスタンスタイプを選択する必要があります。

    • リソースクォータ： GPU 数、vCPU 数、メモリ (GB)、共有メモリ (GB) を選択します。

    Maximum Running Duration (seconds)

    Integer

    No

    —

    最大実行時間 (秒)。この制限を超えると、ジョブは終了します。

    注意事項

    • 上流コンポーネントなしでの初回実行： 上流コンポーネントが OSS パスを提供しない場合は、[Image Data OSS Path] を画像を含む OSS ディレクトリに設定してください。コンポーネントは、初回実行時に親ディレクトリに meta.jsonl を作成します。ディレクトリを再スキャンする代わりに、このファイルを後続の実行の入力として使用してください。

    • 顔比率の範囲： 最小と最大の顔比率を設定することで、保持する画像を制御できます。顔比率が最小値を下回るか、最大値を超える画像は除外されます。データセットとトレーニングの目的に基づいて範囲を調整してください。

    • GPU 要件： このコンポーネントは GPU で高速化された顔検出を使用します。リソースグループの設定では、必ず GPU インスタンスタイプを選択してください。