🪏【画像生成沼】1万枚を越えた画像生成ファイルを整理する！【Obsidian × Python × ローカルLLM】🧠

こんにちは、気球人🎈です。
皆さん、今日もかわいいAI娘との画像生成、楽しんでますか？

私は今年の春から画像生成の深淵にハマり、気がつけばとんでもないことになっていました……

📂３ヶ月で1万枚突破！爆発する画像フォルダ

最初は「うまく出せたやつだけ保存しよう」と思っていたんですが、
気がつけば6月下旬〜9月上旬で、1万枚以上の画像が保存されていました。

特にRTX4070Ti SUPERを導入してからの出力ペース、マジでヤバい。
生成→保存→また出力→保存……完全に“画像生成フィーバー”。

そろそろ整理しないとフォルダと記憶力が限界を迎えるぞ？
……ということで、画像管理ツールを自作する方向に切り替えました🛠️

🔍PNGファイルからメタデータを抽出するPythonスクリプト

ネット上で見つけた「PNGからヘッダ情報を読むPythonスクリプト」をベースに、エルマーと一緒にチューニング＆機能追加。
オリジナルはこちら👇️

• Stable Diffusionの出力画像に含まれるプロンプト情報・モデル名・ステップ数などを抽出

• 出力結果をMarkdown形式で吐き出して、Ubuntuサーバーに展開したObsidianでそのまま管理

🗂️ Obsidian上に日別データベースを構築！

それをベースに、日別インデックスを作成して

• プロンプト頻出語のカウントも集計して可視化！

• サムネイルの作成

そして……

🤖 この先の展望：MythoMaxで「このフォルダの絵はこんな感じです」とコメント生成

ここまで整備できたら、次はローカルLLMとの連携です。
ローカルAIの MythoMax-L2 を使って、

• 各フォルダに対して、「このフォルダは○○っぽい絵が入っています」とコメントを生成

• そのうち、チェックポイントごとの傾向分析や、絵柄クラスタ分類も視野に

なんで Gemini とか ChatGPT を使わないのか、ですって？
それはもちろん……👉️NSFW対策

🎉まとめ

• 画像生成が1万枚を超えたので、自前でツールを整備

• 期せずしてビッグデータを手にしたオレ

• Pythonでヘッダ情報を抽出→Markdownに整形→Obsidianに投げ込む

• 頻出プロンプト分析や、LLMによるフォルダ内容の分析も準備完了

• そのうち……“AIがAI画像を語る”未来へ！