概要
MirrorMetricsは、Stable DiffusionのFace LoRA（ファインチューニングモデル）の評価に特化した科学的ベンチマーキングツールです。
InsightFace（ArcFace）を用いてローカルで生体認証分析を行い、過学習の検出、データセットの品質確認、トレーニング設定の調整をサポートします。
対話型のPlotlyダッシュボードを生成し、Identity Consistency、Face Geometry、Flexibilityを数学的に測定することで、LoRAの性能をデータに基づいて評価できます。
主にFace LoRAを開発・利用するユーザーが、その品質や特性を詳細に分析するのに役立ちます。
互換性・特徴
- Python
- CLI
- Web UI (Plotly)
- GPU推奨
- ローカル実行
基本情報
| ライセンス | MIT |
| Stars | 58 |
| Forks | 8 |
| カテゴリ | 画像生成 |
| アクティビティ | low |
最新のissue
- python mirror_metrics.py (更新: 2026-06-14)
- ソート機能が表示されない (更新: 2026-03-07 / Not seeing Sort function)
- データセット監査機能 (更新: 2026-02-19 / Dataset Auditor)
- t-SNEグラフの改善 (更新: 2026-02-18 / t-SNE graph upgrade)
最新リリース: The "Copycat" Update & Macro Vision 🕵️♂️🔭 (2026-02-17)