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 Danbooruのタグベースの検索結果を示すスクリーンショット | |
サイトの種類 | 画像掲示板、画像ホスティング |
|---|---|
| 利用 可能 | 英語 |
| 所有者 | エヴァジオン |
| 作成 者 | アルバート・イー |
| URL | ダンブール |
| コマーシャル | いいえ |
| 登録 | オプション |
| 発売開始 | 2005年5月 25日 ( 2005-05-25 ) |
| 現在の 状況 | オンライン |
| ダンボール | |
|---|---|
| 執筆 | ルビー |
| エンジン |
|
| ライセンス | BSD 2条項ライセンス |
| Webサイト | セーフボール |
| リポジトリ | github |
Danbooruは、主にアニメ風のイラストに焦点を当てた英語の画像掲示板および画像ホスティングウェブサイトです。2005年に「Albert」というプログラマーによって開設され、共同タグを使用して画像を整理する、最も初期かつ最も影響力のある「 booru 」スタイルのサイトの一つとしてよく知られています。
このサイトには、ユーザーが投稿した1,000万点以上の画像（2025年12月時点）が掲載されており、ユーザーが作成したタグとコンテンツ評価が付けられています。Danbooruは、派生ソフトウェア、関連画像掲示板、機械学習データセットといった大規模なエコシステムの基盤となっています。
Danbooruは、従来のフォーラムや掲示板よりも構造化されたメタデータタグ付けシステムを使用して、アニメやマンガ風のアートワークを共有およびカタログ化するための画像掲示板として2005年に作成されました。 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]サイトのFacebookページと初期のウェブアーカイブに基づく後の回顧によると、Danbooruは2005年5月25日に開始され、最初の1年間で数万枚の画像がありました。[ 4 ]ウェブサイトの名前は、日本語の段ボール（だんぼうる）に由来しています。[ 5 ]
2007年3月、サイトは管理者によって一時的にオフラインにされ、管理者はデータベースのコピーとサイトのソースコードも公開した。この閉鎖により、他の開発者がDanbooruのコードベースを使用して独自の掲示板を立ち上げるようになり、特定のファンダムやコンテンツレーティングに特化した、いわゆる「booru」スタイルの画像掲示板が急速に増加した。[ 6 ] Danbooru自体は2007年後半に復活し、それ以来オンライン状態を維持している。
時が経つにつれ、このサイトのコードベースはより汎用的なオープンソースプロジェクトに抽出され、公開バージョン管理ホスティングに移行され、そこでRuby on Railsアプリケーションとして維持および拡張されてきました。[ 7 ] Danbooruの運営者は、定期的にデータベースのエクスポートを公開し、研究およびアーカイブ目的で外部ミラーを許可しています。[ 8 ]
2010年代と2020年代には、Danbooruはアニメ画像の典型的な掲示板としてオンライン文化や技術文献で広く参照されるようになり、同様のタグ付け規則に基づいて多数のウェブサイトのフォークが構築されました。[ 4 ] [ 9 ]
Danbooruウェブサイトは、Ruby on Railsで記述され、 BSD 2条項ライセンスの下でフリーかつオープンソースソフトウェアとしてリリースされたカスタム画像掲示板エンジン上で動作しています。[ 7 ]このソフトウェアは、「booru」プラットフォームに典型的な機能を提供します。
コードベースはオープンライセンスであるため、他の多くの画像掲示板プロジェクトによってフォークまたは改変されており、画像掲示板検索エンジンやサードパーティのタグ付けツールのドキュメントでよく引用されています。注目すべきフォークには、ファーリーファンダムを中心とした画像掲示板e621があります。[ 4 ] [ 9 ] [ 10 ]
Danbooruは、詳細なユーザー管理タグシステムを中心に構成されています。[ 11 ]タグは、アーティスト、キャラクター、著作権（フランチャイズまたは作品）、一般的な説明タグ、メディアや解像度などのメタ情報といった大まかなカテゴリに分類されます。[ 8 ]この構造は、ユーザーが特定のキャラクター、服装、ポーズ、視覚的モチーフなど、非常に具体的な属性の組み合わせを検索できるフォークソノミーを形成します。
画像には露骨度評価も付けられ、通常は安全、センシティブ、疑わしい、または露骨と表現され、ヌード、性的テーマ、または暴力や薬物使用などのその他の潜在的にセンシティブな素材の存在を反映しています。[ 4 ] [ 8 ]他のプラットフォームとは異なり、Danbooru はそのような素材を全面的に禁止しようとはしていません。[ 12 ]代わりに、このウェブサイトはタグ付けと評価に依存しており、ユーザーと下流のツールが好みに応じてコンテンツをフィルタリングできます。オプションには、ウェブサイトの Safebooru バージョンの使用、ブラックリスト機能の使用、またはアカウント設定にあるセーフ モードの切り替えなどがあります。
このサイトでは、最低限の技術的品質を維持することを目的とした投稿ガイドラインを適用しています。解像度が低い画像や高度に圧縮された画像、ほぼ重複した画像、および特定の種類の禁止コンテンツは、モデレーターによって拒否または削除される場合があります。タグ付けコミュニティは、メタデータを修正し、必要に応じて翻訳を追加することが推奨されます。[ 8 ]一定期間内にモデレーターによって承認されない投稿も削除されます。削除されたコンテンツは、メインメニューの左側にある「関連」セクションの下にある「削除済み」ハイパーリンクにアクセスすることで引き続き表示できます。タグは削除されたコンテンツにも適用されているため、ユーザーは特定のタグの削除された投稿を検索できます。
Danbooruは、その規模と詳細な注釈により、コンピュータビジョンや生成モデリングの研究におけるデータセットのソースとして広く利用されてきました。Danbooru20xxシリーズのデータセット（Danbooru2017とDanbooru2021を含む）は、機械学習用に準備されたサイトのコンテンツとメタデータの静的スナップショットであり、数百万の画像と数億のタグで構成されています。[ 8 ] [ 13 ]
例えば、Danbooru2021 リリースには、2005 年から 2021 年末までのアップロードを網羅した、約 1億 6200 万のタグ注釈を持つ 490 万以上の画像が含まれています。[ 8 ]これらのデータセットは、マルチラベル画像分類、自動タグ付け、アニメ風顔検出とセグメンテーション、画像生成などのタスクのモデルのトレーニングに使用されています。[ 8 ] [ 14 ] [ 15 ]ソフトウェア エンジニアの花井雄也氏は、Danbooru は画像データのトレーニングに最適なデータセットであると述べています。[ 16 ]
その後の研究では、この概念は「Danbooru2023」や関連するwebpベースのリリースなどのより大きな派生物に拡張され、アニメスタイルのアートワークに特化した拡散モデルやテキストから画像へのシステムに関する研究で引き続き引用されています。[ 17 ]
AI画像生成プラットフォームであるNovelAIは、Danbooruベースのデータセットでトレーニングされたと報告されているNovelAI Diffusionと呼ばれる、 Stable Diffusionテキストから画像への拡散モデルのカスタムバージョンを使用しています。 [ 18 ]
Danbooruは二次資料では、高品質な投稿と詳細なタグ付けを重視していることで知られる、基礎的または「正統的な」アニメ画像掲示板として広く説明されている。[ 19 ] [ 15 ]このサイトのタグ付け規則、評価スキーム、APIは、数多くの後続の画像掲示板や関連ツールによって模倣され、アニメやファンアートのコミュニティがオンラインでビジュアルコンテンツを整理する方法に影響を与えている。[ 4 ] [ 9 ]
オンラインファンダムにおける役割に加えて、Danbooruは、共同コンテンツキュレーション、クラウドソーシングによる注釈、機械学習のための大規模ウェブスクレイピングの倫理に関する議論のケーススタディとして使用されてきました。学術論文や技術論文では、Danbooruがユーザー生成タグ付けシステムの例として、またイラストスタイルの画像で動作するモデルのトレーニングデータのソースとして頻繁に引用されています。[ 20 ] [ 14 ] [ 17 ] [ 15 ]
Danbooruは、アニメ風アート作品が再投稿され、その内容を説明する詳細なタグが付けられるオンライン画像掲示板です。
Novel AI 近期在官方推特留言區回覆網友留言時、提及自家人工智慧有透過名叫「Danbooru」の ACG 圖片網站進行訓練... 許多圖片多來自 pixiv 跟特的繪師二創、原創作影... 隨著爭議爆、消息也傳到日本、引起者創作關切。[ NovelAIは最近、公式Twitterでオンラインコメンテーターのメッセージに返信し、AIはACG画像サイト「ダンボール」で学習させたものであり、多くの画像はPixivやTwitterからのファンアートやオリジナル作品の転載であると説明した。この騒動は日本にも波及し、コンテンツクリエイターの間で懸念を引き起こした。]
Danbooru2021は、1億6200万以上のタグで注釈付けされた490万以上の画像を含む大規模なアニメ画像データベースです。