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YOLOs in this repo are trained with datasets that i have annotated myself, or with the help of my friends(They will be appropriately mentioned in those cases). YOLOs on open datasets will have their own pages. ~~Ultralytics 8.3.217 updates mask handling, which breaks function in main Adetailer repo. Install Ultralytics==8.3.216 or lower. Alternatively - use forks that fix this.~~ - Fixed in main repo. I've added some features to make Adetailer more usable and less manual - https://github.com/Anzhc/aadetailer-reforge > ## **Table of Contents** > - **Face segmentation** > - *Universal* > - *Real Face, gendered* > - **Eyes segmentation** > - **Head+Hair segmentation** > - **Breasts** > - *Breasts Segmentation* > - *Breast size detection/classification* > - **Drone detection** > - **Anime Art Scoring** > - **Support**

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目标检测
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Reduces oversharpening artifacts, can help with small features, like pupils (even in lowres), as well as overall reduction in noise.

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A modification of Qwen-Image-VAE to remove temporal dimension, collapsing it from 3D to 2D. Primarily meant for caching latents for training, but also can be used in ComfyUI to save a second ever so often. Because you don't need temporal dimension for Image models (unless you're doing research related to temporally consistent gens on them). Collapsing it to 2D does not alter output, while reducing required VRAM 3x, and speeding it up 2.5x.

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This model is based on FairFace 0.25 padding variant dataset composed by Microsoft researchers, aiming to reduce bias by better balancing classes in dataset. > **Karkkainen, Kimmo, and Joo, Jungseock.** > *FairFace: Face Attribute Dataset for Balanced Race, Gender, and Age for Bias Measurement and Mitigation.* > Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision, 2021, pp. 1548–1558. > FairFace Dataset on GitHub This YOLOv8 training is meant only for race classification. I wanted a really really fast model for tagging, and this is likely what it's useful for! ~~I will provide a pipeline for running it on your datasets in future.~~ I've made simple scripts for you to use on your data. By default it will output .txt files(or append to existing), so modify for your specific needs: https://github.com/Anzhc/Simple-Utility-Scripts-for-YOLO/tree/main

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COST EXPLORER

好模型，也要算好成本。

费用分析

调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。

1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价

使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。

MODEL HANDBOOK

读懂模型，再做选择

选型与常见问题
API 价格应该怎么比较？+

先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。

开放权重，就代表可以免费商用吗？+

不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。

排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+

榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。

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