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@@ -84,3 +84,117 @@ const tags = scores
84
  .map((score, i) => ({ tag: tagNames[i], score }))
85
  .filter(x => x.score > 0.35)
86
  .sort((a, b) => b.score - a.score);
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
84
  .map((score, i) => ({ tag: tagNames[i], score }))
85
  .filter(x => x.score > 0.35)
86
  .sort((a, b) => b.score - a.score);
87
+
88
+ // Affichage résultat
89
+ console.log("Tags détectés :", tags);
90
+
91
+ 🔧 Prétraitement (Python)
92
+
93
+ def prepare_square_image(image, target_size=448):
94
+ canvas = Image.new("RGBA", image.size, (255, 255, 255))
95
+ canvas.alpha_composite(image.convert("RGBA"))
96
+ image = canvas.convert("RGB")
97
+
98
+ max_dim = max(image.size)
99
+ pad_left = (max_dim - image.size[0]) // 2
100
+ pad_top = (max_dim - image.size[1]) // 2
101
+
102
+ padded = Image.new("RGB", (max_dim, max_dim), (255, 255, 255))
103
+ padded.paste(image, (pad_left, pad_top))
104
+
105
+ if max_dim != target_size:
106
+ padded = padded.resize((target_size, target_size), Image.BICUBIC)
107
+
108
+ return padded
109
+
110
+
111
+ ## 📊 Performance
112
+
113
+ | Élément | Valeur |
114
+ |--------|--------|
115
+ | Inférence navigateur | 3–5 s |
116
+ | Taille modèle | ~250 Mo |
117
+ | Tags totaux | 10 861 |
118
+ | Seuil recommandé | 0.35 |
119
+
120
+ ---
121
+
122
+ ## 📁 Fichiers fournis
123
+
124
+ - `model.onnx`
125
+ - `selected_tags.csv`
126
+
127
+ ---
128
+
129
+ ## 🏷️ Catégories de tags
130
+
131
+ | Catégorie | Description | Exemples |
132
+ |----------|-------------|----------|
133
+ | Général | tags visuels | girl, solo |
134
+ | Artiste | noms d’artistes | … |
135
+ | Copyright | franchises | … |
136
+ | Personnage | noms de personnages | … |
137
+ | Meta | métadonnées | … |
138
+ | Classification | general, sensitive, explicit | … |
139
+
140
+ ---
141
+
142
+ ## 🎯 Cas d'usages
143
+
144
+ - Tagging automatique d'images
145
+ - Modération / filtrage
146
+ - SEO (métadonnées images)
147
+ - Annotation datasets ML
148
+ - Apps 100% navigateur (confidentialité)
149
+
150
+ ---
151
+
152
+ ## ⚙️ Spécifications Techniques
153
+
154
+ - Entrée : `float32`, `[1, 448, 448, 3]`, **BGR**, 0–255
155
+ - Sortie : `float32`, `[1, 10861]`
156
+ - Activation : **sigmoid**
157
+
158
+ ---
159
+
160
+ ## 🙏 Crédits
161
+
162
+ - **Modèle original** : SmilingWolf
163
+ - **Dataset** : WaifuDiffusion v3
164
+ - **Conversion ONNX** : François MENGUY
165
+
166
+ ---
167
+
168
+ ## 📜 Licence
169
+
170
+ Licence **Apache 2.0**, autorise :
171
+
172
+ - Utilisation commerciale
173
+ - Modifications
174
+ - Distribution
175
+ - Usage privé
176
+
177
+ Veuillez créditer **SmilingWolf**.
178
+
179
+ ---
180
+
181
+ ## 🔗 Modèles Associés
182
+
183
+ - `wd-vit-tagger-v3`
184
+ - `wd-swinv2-tagger-v3`
185
+ - `wd-convnext-tagger-v3`
186
+
187
+ ---
188
+
189
+ ## 🛠️ Autres modèles par François MENGUY
190
+
191
+ - `Skarn55/gender-classification-onnx`
192
+ - https://fmenguy.fr/oai/
193
+
194
+ ---
195
+
196
+ ## 📧 Contact
197
+
198
+ Ouvrez une issue pour tout problème concernant cette version ONNX.
199
+
200
+ > Conversion ONNX réalisée avec ❤️ par François MENGUY.