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Platform For AI:LVM-Image-Watermark Filter (DLC)

最終更新日:Jul 24, 2026

トレーニングデータに透かし入りの画像が含まれていると、生成モデルが出力に透かしのアーティファクトを再現してしまいます。LVM-Image-Watermark Filter (DLC) コンポーネントは、各画像の透かし確率を算出し、設定したしきい値を超える画像を除外することで、画像生成モデルのトレーニングパイプラインから透かしのアーティファクトを排除します。

サポートされているコンピューティングリソース

Deep Learning Containers (DLC)

仕組み

コンポーネントは、各画像について透かし確率スコアを算出します。 透かし確率 のしきい値を 上回る スコアの画像は除外されます。残った画像とそのメタデータは、指定した出力パスに書き込まれます。

パイプラインにおける一般的な配置:

Read File Data (または任意の画像前処理コンポーネント)
    → LVM-Image-Watermark Filter (DLC)
        → 画像生成モデルトレーニングコンポーネント

入力と出力

入力ポート

コンポーネントは、以下のいずれかからの入力を受け取ります:

  • [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) パスを読み取ります

  • [画像データ OSS パス] パラメータ — OSS ディレクトリまたは画像メタデータファイルを直接指定します (下記のパラメータ表を参照してください)

  • 任意の画像データ前処理コンポーネント

出力ポート

フィルタリング結果は、 出力データを保存する OSS ディレクトリ で指定した OSS パスに書き込まれます。出力には次の 3 つのファイルが含まれます:

ファイル

説明

{name}.jsonl

フィルタリング済みのデータセット。ファイル名は [出力ファイル名] で設定されます。このファイルをダウンストリームのトレーニングコンポーネントに渡します。

{name}_stats.jsonl

状態ファイル。

dj_run_yaml.yaml

アルゴリズム実行時に使用されるパラメータ設定ファイル。

コンポーネントの設定

ビジュアルモデリングで [LVM-Image-Watermark Filter (DLC)] コンポーネントを設定します。以下の表ですべてのパラメータについて説明します。

タブ

パラメータ

必須

説明

デフォルト

フィールド設定

画像データ OSS パス

いいえ

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。初回実行時にアップストリーム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、指定したパスの親ディレクトリに meta.jsonl を生成します。2回目以降の実行では、ディレクトリではなく meta.jsonl を直接選択してください。

フィールド設定

出力データを保存する OSS ディレクトリ

いいえ

フィルタリング結果が保存される OSS ディレクトリ。上記の出力ファイルの説明をご参照ください。

フィールド設定

出力ファイル名

いいえ

フィルタリング済みデータセットのファイル名 ({name}.jsonl 出力ファイル) です。

result.jsonl

パラメータ設定

透かし確率

はい

透かし確率の最大値。この値を上回るスコアの画像は除外されます。しきい値を下げるとより多くの画像が除外され、上げるとより多くの画像が保持されます。

0.8

実行チューニング

プロセス数

いいえ

プロセスの数です。

4

シングルノード/マルチノード

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

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: アルゴリズム用の 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 の数、vCPU の数、メモリ (GB)、共有メモリ (GB) を選択します。

最大実行時間 (秒)

いいえ

コンポーネントが実行できる最大時間です。この制限を超えるとタスクは終了します。

重要

リソースグループとして「パブリックリソースグループ」を選択する場合、GPU インスタンスタイプを選択する必要があります。