高质量图片数据集-生成图片

数据集提供图像审美评分、CLIP Embedding及多风格高分辨率图片，支持Stable Diffusion训练及视觉模型研发。

0 条数据更新时间 2026-06-08

数据集简介

主要数据内容包括：大规模图像审美（Aesthetics）评分数据基于 LAION-5B 筛选的高质量图文配对数据图像美学评分与视觉质量数据CLIP Embedding 与图像语义数据高分辨率艺术、摄影与插画图像数据Image-Text Pair 多模态训练数据Stable Diffusion 常用训练筛选数据多风格、高审美视觉内容数据支持的能力方向包括：AIGC 图像生成模型训练图像审美（Aesthetic）模型训练CLIP 与视觉 Embedding 学习Stable Diffusion 数据筛选图文跨模态对齐训练视觉质量评估（Image Quality Assessment）图像排序与推荐系统训练多模态检索与 VLM 训练适用于：Stable Diffusion 与文生图模型研发高质量视觉数据训练审美评分与图像推荐系统多模态大模型（MLLM）训练艺术风格生成与视觉创意 AI图像检索与视觉搜索系统AIGC 数据过滤与质量优化

数据质量

记录时效性

按需更新

记录结构化

NDJSON、JSON、CSV、XLSX、Parquet，支持定制化

记录云交付

Amazon S3、Snowflake、Alibaba Cloud OSS、Google Cloud Storage、Google Drive

记录标准化

为保证数据的一致性与可用性，数据集在构建过程中对原始记录进行了标准化处理，包括：（1）单位标准化：统一价格、重量、尺寸等字段的计量单位；（2）格式标准化：统一日期、时间、数值字段的表示格式；（3）文本清洗：去除 HTML 标签、多余空格及异常字符；（4）字段规范化：统一字段命名、数据类型与缺失值表示方式。该过程确保数据在不同来源和不同采集批次之间保持结构一致性，便于后续分析与建模。

记录代表性

数据覆盖全量业务场景，样本均衡，具备行业代表性

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