--- title: guofeng-infographics canonical_url: "https://www.modelscope.cn/datasets/zuiqingfeng6/guofeng-infographics" md_url: "https://www.modelscope.cn/datasets/zuiqingfeng6/guofeng-infographics.md" repository: zuiqingfeng6/guofeng-infographics chinese_name: "国风人物风格信息图图文对数据集" last_updated: 2026-10-01 license: cc-by-4.0 storage_size: "491 MB" domain: - image tasks: - image-generation downloads: 2606 stars: 3 --- # guofeng-infographics > guofeng-infographics - zuiqingfeng6 在 ModelScope 开源的数据集。一句话：21 位国风女性角色 × 5 种版式 = 105 对「结构化提示词 ↔ 1536×2048 竖版信息图」，全部经 OCR 规则质检与线上 AB 验证，附带可复现的构建产线与质检应用。 zuiqingfeng6/guofeng-infographics 是 ModelScope 魔搭社区上的image-generation数据集，涉及 image 领域，存储大小 491 MB，采用 cc-by-4.0 许可。 - **Repository**: zuiqingfeng6/guofeng-infographics - **License**: cc-by-4.0 - **Tasks**: image-generation - **Domain**: image - **Storage size**: 491 MB - **Downloads**: 2606 - **Stars**: 3 - **Last updated**: 2026-10-01 Source: https://www.modelscope.cn/datasets/zuiqingfeng6/guofeng-infographics --- # 国风人物风格信息图数据集 **一句话**：21 位国风女性角色 × 5 种版式 = **105 对「结构化提示词 ↔ 1536×2048 竖版信息图」**，全部经 OCR 规则质检与线上 AB 验证，附带可复现的构建产线与质检应用。 ## 数据概览 | 项 | 值 | |---|---| | 图文对 | 105（21 角色 × 5 版式：双栏式/瀑布式/网格式/封面式/圆环式） | | 图像规格 | 1536×2048（3:4 竖版）PNG，Qwen-Image-2.1 图生图 | | 角色参考立绘 | 21 张（refs/，每角色 1 张，图生图一致性锚点） | | 提示词 | 每图 1 份完整中文提示词（prompts/，平均 800-1000 字） | | 元数据 | metadata.jsonl：图↔提示词↔角色↔版式↔标题↔色系↔风格词逐条对应 | | 来源作品 | 红楼梦 / 西游记 / 聊斋志异 / 三国演义 / 水浒传 / 白蛇传 / 木兰辞 / 洛神赋（公版） | ## 目录结构 ``` ├── README.md ├── metadata.jsonl # 105 行，一一对应关系 ├── images/ # 105 张成图 yuebai_shayu_v5.png ├── prompts/ # 105 份提示词 yuebai_shayu_v5.md ├── refs/ # 21 张角色立绘参考图 └── docs/ ├── qc_report.json # 全量质检明细（每张图 OCR 命中率/缺失项/分板块） └── AB测试报告.md # 本地管线 vs 线上质检台一致性验证 ``` ## 提示词结构（每份约 900 字，全封闭文字清单） 总述段（风格+面容锁定）→ 版面与文字位置（分区避让）→ 字体 → 中央人物（outfit 逐字）→ 9 大信息卡片（个人档案/配饰/属性头像/服饰细节/服饰色卡/时间线/搭配建议/性格雷达/场景推荐）→ 风格关键词词云 → 文字要求（逐字准确、无多余文字）。 固化字段（色卡/雷达/时间线/场景）在 105 份提示词中逐字一致，是天然的对齐测试集。 ## 构建产线（全流程可复现） 角色JSON（单一数据源）→ 版式模板引擎 → 提示词 105 条 → Qwen-Image-2.1 图生图（参考立绘锁定人设） → **OCR 规则质检**（RapidOCR 读图 vs 期望清单模糊匹配，命中率≥85% 过线） → 不合格张 best-of-2 重生成 → **线上 AB 验证**（本地管线 vs ModelScope 创作质检台部署实例）。 ## 质检与应用效果（docs/ 内有全量明细） - **OCR 命中率**：95/105 通过（≥85% 线），10 张 WARN（生僻字色卡名小字偏差），**0 张结构性失败** - **重生成收益**：20 张低分图 best-of-2 重生成，17 张改善（最高 +0.15） - **部署一致性**：本地管线 vs 线上质检台 10 样本分差均值 +0.031，剔除过期分后判定一致率 10/10 - 质检应用（在线可用）：[创作质检台](https://modelscope.cn/studios/zuiqingfeng6/creation-checker) → 「🖼️ 图片检查」上传图+期望清单即出命中率报告 ## 这份数据集能干什么 1. **LoRA / DreamBooth 微调**：105 对高质量中文长提示词↔成图，直接训练「国风人物信息图」风格 LoRA（AIGC 训练区可用） 2. **中文文字渲染评测**：每图含标题/徽标/色卡/雷达/词云等 40+ 处指定文字，且有逐字期望清单与 OCR 质检基线——现成的 text-rendering benchmark 材料 3. **提示词工程参考**：分区避让、封闭文字清单、复合卡合并等版式控制技法，5 版式横向可比 4. **生成后质检（QC）研究**：docs/ 提供「期望清单→OCR 匹配→评分」的完整真实案例，可复现、可扩标 5. **结构化版式生成研究**：同一角色 5 版式控制变量，研究布局约束对扩散模型的影响 ## 引用与许可 数据以 CC-BY-4.0 提供。角色源自公版古典文学；图像由 Qwen-Image-2.1 生成。 构建方法与质检应用详见 [创作质检台](https://modelscope.cn/studios/zuiqingfeng6/creation-checker)。 📝 构建全流程实录（产线/质检/AB验证）：[105对国风人物信息图开源](https://modelscope.cn/learn/437051)