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Datasets:
RenatoWBS
/
IFA_LKW_W50_Expedition_4x4

Tasks:
Text-to-Image
Image-to-Text
Unconditional Image Generation
Languages:
German
Size:
n<1K
Tags:
truck
image-dataset
captioned-images
computer-vision
image-generation
fine-tuning
License:
Dataset card Files Community
Dataset Viewer
The dataset viewer is not available for this split.
Cannot extract the features (columns) for the split 'train' of the config 'default' of the dataset.
Error code:   FeaturesError
Exception:    UnicodeDecodeError
Message:      'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0: invalid start byte
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/split/first_rows.py", line 228, in compute_first_rows_from_streaming_response
                  iterable_dataset = iterable_dataset._resolve_features()
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 3357, in _resolve_features
                  features = _infer_features_from_batch(self.with_format(None)._head())
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2111, in _head
                  return next(iter(self.iter(batch_size=n)))
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2315, in iter
                  for key, example in iterator:
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 1856, in __iter__
                  for key, pa_table in self._iter_arrow():
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 1878, in _iter_arrow
                  yield from self.ex_iterable._iter_arrow()
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 476, in _iter_arrow
                  for key, pa_table in iterator:
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 323, in _iter_arrow
                  for key, pa_table in self.generate_tables_fn(**gen_kwags):
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/packaged_modules/text/text.py", line 73, in _generate_tables
                  batch = f.read(self.config.chunksize)
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/utils/file_utils.py", line 827, in read_with_retries
                  out = read(*args, **kwargs)
                File "/usr/local/lib/python3.9/codecs.py", line 322, in decode
                  (result, consumed) = self._buffer_decode(data, self.errors, final)
              UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0: invalid start byte

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IFA W50 Expedition Truck - Custom Image Dataset

1. Übersicht

Dieser Datensatz enthält eine Sammlung von Bildern des IFA LKW W50 Expedition 4x4, der speziell für Offroad- und Expeditionszwecke umgebaut wurde. Jedes Bild ist mit einer detaillierten Textbeschreibung (Caption) versehen.

Der Hauptzweck dieses Datensatzes ist das Fine-Tuning von generativen KI-Modellen (wie Diffusion Models). Ziel ist es, dem KI-Modell das Aussehen und die Merkmale des IFA W50 beizubringen, um später realistische Bilder und zukünftig auch Videos des Fahrzeugs in verschiedenen Umgebungen und Situationen generieren zu können. Dies ist besonders relevant für die geplante Marokko-Sahara-Expedition mit dem W50.

2. Inhalt des Datensatzes

Der Datensatz ist als IFA LKW W50 4x4 Expedition.zip verpackt und enthält:

  • Bilder: Eine Sammlung von hochauflösenden Fotos des IFA W50 im .jpg-Format. Die Bilder zeigen das Fahrzeug aus verschiedenen Perspektiven, in unterschiedlichen Posen, Lichtverhältnissen und teils mit Expeditionsausrüstung.
  • Textbeschreibungen (Captions): Für jedes Bild existiert eine zugehörige .txt-Datei mit dem gleichen Dateinamen wie das Bild (z.B. image_001.jpg und image_001.txt). Diese Dateien enthalten detaillierte Beschreibungen des Bildinhalts, die dem KI-Modell helfen, die visuellen Merkmale genau zu lernen.

3. Nutzung des Datensatzes

Dieser Datensatz ist ideal für das Fine-Tuning von vortrainierten Bildgenerierungsmodellen (z.B. Stable Diffusion, SDXL) mit Bibliotheken wie der Hugging Face diffusers-Bibliothek.

Beispiel für einen Anwendungsfall: Nach dem Fine-Tuning kann das trainierte Modell verwendet werden, um aus Text-Prompts wie "Ein IFA LKW W50 Expeditionstruck fährt durch die Sahara bei Sonnenuntergang, Staub aufwirbelnd" entsprechende Bilder zu generieren.

4. Lizenz

Dieser Datensatz ist unter der Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) Lizenz veröffentlicht.

Das bedeutet, du darfst den Datensatz nutzen, teilen und adaptieren (modifizieren), auch für kommerzielle Zwecke, solange du die Originalquelle (Urheber) nennst.

5. Über das Projekt / Der Urheber

Dieser Datensatz wurde von Renato Pietsch erstellt.

Er ist Teil eines größeren persönlichen Projekts zur Planung und Dokumentation einer Expedition mit dem IFA LKW W50 nach Marokko und in die Sahara. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz sollen fotorealistische Bilder und zukünftig auch Videos des Fahrzeugs für die Expeditionsplanung und die spätere Berichterstattung erstellt werden.

6. Kontakt

Bei Fragen oder Anregungen kannst du mich gerne kontaktieren: Renato Pietsch, Jägerstraße 11B, 37339 Leinfelde/Worbis Email: [email protected]

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