Анализ страницы https://gwern.net/danbooru2021
Основное Готовность: 100%
Домен
gwern.net
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
Отличный запоминающийся домен.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 18.11.2026 19:44:17.
Сервер поддерживает HTTP/3 (QUIC) — новейший протокол.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
en-us
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык документа указан явно: en-us.
Скорость загрузки
~0,28сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,28сек оптимальна.
Объем документа
189Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 189Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 5
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 5 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | /static/css/head.css?v=1786427108 | |
| stylesheet | /static/css/style.css?v=1786427108 | |
| js | /static/js/head.js?v=1786427108 | |
| js | /static/js/script.js?v=1786427108 | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-18912926-1 |
Серверные заголовки
Кол-во: 9
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 9шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Date | Fri, 21 Aug 2026 02:15:15 GMT |
| Server | cloudflare |
| Cache-Control | public, max-age=77760000, immutable |
| nel | {"report_to":"cf-nel","success_fraction":0.0,"max_age":604800} |
| cf-cache-status | DYNAMIC |
| Vary | accept-encoding |
| report-to | {"group":"cf-nel","max_age":604800,"endpoints":[{"url":"https://a.nel.cloudflare.com/report/v4?s=QlFEbBMQ9MDJwlPvbwdE6wsS3a18WWr4TXaSRhnLLaKxw%2FBsiIwCp3jWz3Xxsv2DevYzEuuDUf6ckTLPKVRTiZwkbS6%2FBA6bmd%2F%2BwSp0qXsK6RxpnyfYy%2FIZYQ%3D%3D"}]} |
| cf-ray | a2e621034d66e919-DME |
| Alt-Svc | h3=":443" |
CMS
Hakyll
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
В мета-теге generator указано: Hakyll.
Веб-сервер
Cloudflare
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
Сайт работает на веб-сервере Cloudflare.
Мета-теги Готовность: 50%
Title
Danbooru2021: A Large-Scale Crowdsourced & Tagged Anime Illustration Dataset · Gwern.net
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо уменьшить число символов в title (текущее значение: 92, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Danbooru2021 is a large-scale anime image database with 4.9m+ images annotated with 162m+ tags; it can be useful for machine learning purposes such as image recognition and generation.
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Необходимо уменьшить число символов в description (текущее значение: 184, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
ai/anime/danbooru
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Keywords установлены.
Канонический Url
https://gwern.net/danbooru2021
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Канонический Url прописан корректно.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width, initial-scale=1.0
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Кол-во: 4
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:image | https://gwern.net/doc/ai/anime/danbooru/gwern-danbooru2020-512px-samples.jpg |
| og:image:alt | 100 random sample images from the 512px SFW subset ('s' rating) of Danbooru in a 10×10 grid. |
| og:image:height | 1600 |
| og:image:width | 1600 |
Все мета-теги
Кол-во: 32
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 32шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0 |
| name | title | Danbooru2021: A Large-Scale Crowdsourced & Tagged Anime Illustration Dataset |
| name | citation_title | Danbooru2021: A Large-Scale Crowdsourced & Tagged Anime Illustration Dataset |
| name | og:title | Danbooru2021: A Large-Scale Crowdsourced & Tagged Anime Illustration Dataset |
| name | twitter:title | Danbooru2021: A Large-Scale Crowdsourced & Tagged Anime Illustration Dataset |
| name | generator | Hakyll |
| name | creator | gwern.net |
| name | author | Gwern |
| name | citation_author | Gwern |
| name | contact | https://gwern.net/me#contact |
| name | twitter:creator | gwern |
| name | twitter:site | gwern.net |
| name | og:site | gwern.net |
| name | og:type | article |
| name | description | Danbooru2021 is a large-scale anime image database with 4.9m+ images annotated with 162m+ tags; it can be useful for machine learning purposes such as image recognition and generation. |
| name | og:description | Danbooru2021 is a large-scale anime image database with 4.9m+ images annotated with 162m+ tags; it can be useful for machine learning purposes such as image recognition and generation. |
| name | keywords | ai/anime/danbooru |
| name | dc.date.issued | 2015-12-15 |
| name | citation_publication_date | 2015-12-15 |
| name | dcterms.modified | 2025-02-01 |
| name | dcterms.rights | CC PD-0 |
| name | dc.rights | https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ |
| name | citation_fulltext_html_url | https://gwern.net/danbooru2021 |
| name | og:url | https://gwern.net/danbooru2021 |
| name | page-body-classes | page-danbooru2021 dropcaps-yinit |
| name | citation_fulltext_world_readable | |
| name | color-scheme | light dark |
| property | og:image | https://gwern.net/doc/ai/anime/danbooru/gwern-danbooru2020-512px-samples.jpg |
| property | og:image:alt | 100 random sample images from the 512px SFW subset ('s' rating) of Danbooru in a 10×10 grid. |
| property | og:image:height | 1600 |
| property | og:image:width | 1600 |
| property | gwern:thumbnail:css-classes | outline |
Оптимизация Готовность: 80%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют по одному на документ).
Контент
Ошибок нет
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 8 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 237 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 58 достаточно.
Кол-во знаков контента 61347 на странице оптимально.
Кол-во слов 8320 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 16. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 17. Это хорошо.
Тошнота
9,70
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 5. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
105,62%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 5-15%. Измените текст страницы!
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| images | 94 | 1,13% |
| danbooru | 61 | 0,73% |
| "name": | 58 | 0,70% |
| "category": | 58 | 0,70% |
| dataset | 46 | 0,55% |
| metadata | 39 | 0,47% |
| learning | 19 | 0,23% |
| datasets | 18 | 0,22% |
| community | 15 | 0,18% |
| characters | 14 | 0,17% |
| should | 13 | 0,16% |
| select | 13 | 0,16% |
| tagged | 11 | 0,13% |
| generation | 11 | 0,13% |
| possible | 11 | 0,13% |
| imagenet | 11 | 0,13% |
| subset | 11 | 0,13% |
| errors | 11 | 0,13% |
| tag_id | 11 | 0,13% |
| database | 10 | 0,12% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Есть ошибки
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 302 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Не загружен
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt вернул ошибку 301! Проверьте настройки сайта и веб-сервера!
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 85
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 85 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /design |
website features
|
|
| /sidenote |
sidenotes
|
|
| /about |
Site
|
|
| /me |
Me
|
|
| /changelog |
New
|
|
| /blog/index |
Blog
|
|
| /doc/newest/index |
Links
|
|
| /doc/ai/anime/danbooru/index |
Danbooru AI
|
|
| /doc/www/rf5.github.io/d34022a2c252d4bf7aae06c9eed22ddc2cc0d3d8.html |
PyTorch
|
|
| /doc/www/old.reddit.com/2b5a7a23e91375dcf9f50431a3920426e3855795.html |
notes
|
|
| /doc/ai/nn/diffusion/index |
diffusion
|
|
| /doc/ai/anime/danbooru/2021-11-08-rivershavewings-vdiffusionjaxddpm-danbooru2020sfw128px-32epochs.pkl |
checkpoint mirror
|
|
| /doc/www/old.reddit.com/584c6c362de1ea72bc8962de25d364f366b0a301.html |
DeepDanbooru
|
|
| /doc/www/arxiv.org/f2b794d30bb1a3a0cff09d3443aa2563d7fb9c7c.pdf |
Icons-50
|
|
| /doc/ai/nn/transformer/gpt/dall-e/index |
DALL·E
|
|
| /doc/www/arxiv.org/8d7bc4501cf2763e3d533db9b2ae7b6559412d11.pdf |
WGANs
|
|
| /doc/www/arxiv.org/978a2400107d78049a323e9294a54205eaec8784.pdf |
Xiang & Li 2018
|
|
| /doc/www/arxiv.org/df1fce771360e3b6eda5ddb16a09ec1022fffb32.pdf |
Frans 2017
|
|
| /doc/www/colormind.io/7cb6e9d078b922cd96b569edae5ad876547b2e43.html |
Colormind
|
|
| /doc/www/arxiv.org/47145393a51bcbe3f97658115ee06fbd624d4a8b.pdf |
Simo-Serra et al 2017
|
|
| /doc/www/arxiv.org/6fb797e60c9883ae7d596d7597ed44d9935576b9.pdf |
Liao et al 2017
|
|
| /doc/ai/nn/cnn/2016-goh-opennsfw.html |
“Image Synthesis from Yahoo’s <code>open_nsfw</code>”
|
|
| /doc/www/arxiv.org/2dd18910e952e7c55876b19c5aec683a54250d53.pdf |
DiscoGAN
|
|
| /doc/www/arxiv.org/8b83ed07b42283cc3d341abbea9b72d1e6a1899a.pdf |
Li 2018
|
|
| /doc/www/dena.com/d082b644d95088398e4cae70fe33e2c98d92029c.html |
PSGAN
|
|
| /doc/www/code.flickr.net/22fa13fa5fc9bf790048597681f7a44db1d297f2.html |
Flickr
|
|
| /doc/www/arxiv.org/2d175279986f1f3ff237251c81ea1146e3f7fe08.pdf |
Vie et al 2017
|
|
| /doc/www/data.vision.ee.ethz.ch/c944df265ba01a06f776a3d4b1f66757032f706d.html |
WebVision
|
|
| /doc/www/arxiv.org/92dcf51b2b09bc5dc51f0f7eb94fd79e76a960a4.pdf |
Li et al 2017a
|
|
| /doc/www/arxiv.org/5fd1932c02ef08e201dbfec926e4dbfef95cf768.pdf |
Li et al 2017b
|
|
| /doc/www/arxiv.org/324d29cdfd420d78218ade10749c8f85acb5d617.pdf |
Guo et al 2018
|
|
| /doc/www/localhost/23d27efc5687d33093224a36db565854cc64f37f.html |
toilets/giraffes
|
|
| /doc/www/cs.stanford.edu/4791847cfa341714b9025b6f74a03d7927e09c9d.html |
Visual Relationship Detection (VRD) dataset
|
|
| /doc/www/visualgenome.org/ab7994444465b656f613ce81797969954ab0dfd4.html |
Visual Genome
|
|
| /doc/www/dmv.nico/6f23c2e54be2ef3a56b39728ff4083e00e9d722f.html |
nico-opendata
|
|
| /doc/www/arxiv.org/57781a76644f595e3ab15e83be28fb27f14ea24d.pdf |
Wilber et al 2017
|
|
| /doc/ai/dataset/2011-torralba.pdf |
Torralba & Efros 2011
|
|
| /doc/www/openreview.net/d1ad410e02c5515c035628fad608147b3c74f572.pdf |
“bag-of-words”
|
|
| /doc/www/web.archive.org/dfd2f4dae70835d9bae2ceae9d1ace5c3f2f2508.html |
recognizing leopards
|
|
| /doc/www/arxiv.org/d628ddc7ddbaebdf7444b78d3dbc77c20c06df99.pdf |
Geirhos et al 2018
|
|
| /doc/www/arxiv.org/d0f915e191ef73c6dd711e343d45a2fa8fcda6b0.pdf |
relatively poor transfer of CNNs → sketches on SketchTransfer
|
|
| /doc/www/image-net.org/16e00ced0491a069abc4929e5d6f34eea292a061.html |
ILSVRC organizers ended it
|
|
| /doc/www/arxiv.org/534938762d8f3d207167b0827967d745b90fa843.pdf |
Dong et al 2017
|
|
| /doc/ai/anime/2015-saito.pdf |
“Illustration2Vec: A Semantic Vector Representation of Images”, Saito & Matsui 2015
|
|
| /doc/www/pdfs.semanticscholar.org/b965e51a588e85ee112ed61ff4aab12cc5d586b0.pdf |
“Symbolic Understanding of Anime Using Deep Learning”, Li 2018
|
|
| /doc/www/stedolan.github.io/b5749ab82b9ff2cd883f7d67f0cf5b6c6039b420.html |
<code>jq</code>
|
|
| /doc/ai/anime/danbooru/2018-zhang-2.pdf |
Zhang et al 2018
|
|
| /twdne |
“This Waifu Does Not Exist”
|
|
| /face |
StyleGAN anime faces
|
|
| /doc/ai/anime/danbooru/2020-ko.pdf |
Ko & Cho 2020
|
|
| /doc/www/arxiv.org/f00f666eff589843636c7e848a00a8e75fdbbaad.pdf |
Del Gobbo & Herrera 2020
|
|
| /doc/www/web.archive.org/7105989e5ea53a8a9b4766704bc78a84b729202f.html |
<code>pix2pix</code>
|
|
| /doc/www/selfie2anime.com/81c2ce1863e3956b4639618beacc8dd0f5c74f25.html |
<code>selfie2anime</code>
|
|
| /doc/www/arxiv.org/c3134212dc7dc294f82dcc5e2e4f2a04abf840bc.pdf |
Kim et al 2019’s
|
|
| /doc/www/towardsdatascience.com/5188b502c4c66a609b5b65d2dc5a97144652e43a.html |
“Animating gAnime with StyleGAN: Part 1—Introducing a tool for interacting with generative models”
|
|
| /doc/www/jp.gamesindustry.biz/96658d29959d50fc2acfbd893cf796072e2d83bd.html |
CEDEC 2020 session
|
|
| /doc/www/arxiv.org/d725bfa49b39e30a4c05c8d5a21b856d6e51c847.pdf |
compviz
|
|
| /doc/www/lxj616.github.io/d6d60b8a3b66d4e8415e307a436479ce26d3a8c0.html |
“Keypoint Based Anime Generation With Additional CLIP Guided Tuning”
|
|
| /doc/www/lxj616.github.io/0cea12d5472e495a7c229cba3731ff92e6d38eef.html |
“Rethinking The Danbooru 2021 Dataset”
|
|
| /doc/www/lxj616.github.io/f2b9cb0f2a22ecbc6f5dd521ccc13eac56cf4dab.html |
“A Closer Look Into The latent-diffusion Repo, Do Better Than Just Looking”
|
|
| /doc/www/arxiv.org/294c0dc7629ed92f394b2776a40c06b720f3aead.pdf |
Rios et al 2021
|
|
| /doc/www/www.seeprettyface.com/5ec79eaee91ef4e5d44bc3c037d3a28f310d37b3.html |
SeePrettyFace.com: face dataset
|
|
| /doc/ai/anime/danbooru/2020-rignak.pdf |
PDF
|
|
| /doc/ai/anime/danbooru/2019-dai.pdf |
SAN
|
|
| /doc/www/arxiv.org/54d32ae34ed6f0319cc3af41ef1a1ce86c725e19.pdf |
NatSR
|
|
| /doc/www/arxiv.org/720f8ef28696232e844eda63dd380cf09adf8e31.pdf |
LFFD
|
|
| /doc/www/web.archive.org/066321aaf801147a1b78445cefcbf6666b86678c.html |
based on jxu
|
|
| /doc/ai/anime/danbooru/index |
See the ‘AI/anime/Danbooru’ tag.
|
|
| /dnm-archive |
DNM scrapers
|
|
| /doc/www/burrsettles.com/28ddbada5da6ba1459d640121430f6310a38b4fb.pdf |
Settles 2010
|
|
| /doc/www/old.reddit.com/5a3a9e625ece294c6421600b3460ef2cc47a30ec.html |
/r/MachineLearning
|
|
| /doc/www/old.reddit.com/2a4d98fbf9a319e3a7f0fc85aa1d7238e3ad9d85.html |
/r/anime
|
|
| /doc/www/old.reddit.com/6781f6aecff15a698bb3b79cb9838fe774253d02.html |
/r/AnimeResearch
|
|
| /doc/www/tbib.org/61a5daafc7466159b2a9dac484450d3e06f795f3.html |
TBIB
|
|
| /doc/www/old.reddit.com/77290b0dd00c19c318c32954cf871f9f8590ff95.html |
October 2022
|
|
| /doc/www/old.reddit.com/7a991336a5a3180e5cb8b2f610c1f1cc79b4f4f3.html |
notes that
|
|
| /doc/www/arxiv.org/0459b87c736b4711c8e23abbbc7dff040716b0a8.pdf |
Sharma et al 2018
|
|
| /metadata/annotation/backlink/%252Fdanbooru2021.html |
[Backlinks (what links here)]
|
|
| /metadata/annotation/similar/%252Fdanbooru2021.html |
[Similar links by topic]
|
|
| /metadata/annotation/link-bibliography/%252Fdanbooru2021.html |
[Bibliography of links/references used in page]
|
|
| /metadata/today-quote.html |
[Quote Of The Day]
|
|
| /metadata/today-site.html |
[Site Of The Day]
|
|
| /metadata/today-annotation.html |
[Annotation Of The Day]
|
|
| /metadata/psa-adblock.html |
[adblock public service announcement]
|
|
| /index |
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 112
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 112 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице ссылки с атрибутом rel='nofollow' 1.
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| patreon.com |
Patreon
|
| gwern.substack.com |
Substack
|
| danbooru.donmai.us |
Danbooru
|
| tvtropes.org |
Image
|
| en.wikipedia.org |
boorus
|
| danbooru.donmai.us |
Danbooru
|
| danbooru.donmai.us |
‘tags’
|
| en.wikipedia.org |
Neon Genesis Evangelion
|
| en.wikipedia.org |
Touhou
|
| en.wikipedia.org |
folksonomy
|
| danbooru.donmai.us |
<code>highres</code>
|
| danbooru.donmai.us |
<code>scan</code>
|
| danbooru.donmai.us |
explicitness rating
|
| danbooru.donmai.us |
MD5 hash
|
| en.wikipedia.org |
image maps
|
| danbooru.donmai.us |
insufficiently objective
|
| optipng.sourceforge.net |
<code>optipng</code>
|
| github.com |
<code>jpegoptim</code>
|
| console.cloud.google.com |
Danbooru BigQuery mirror
|
| kaggle.com |
“Tagged Anime Illustrations”
|
| kaggle.com |
“Safebooru—Anime Image Metadata”
|
| github.com |
DeepDanbooru
|
| dev.kanotype.net:8003 |
service
|
| github.com |
DeepDanbooru activation/saliency maps
|
| github.com |
Gwern2DeepDanbooru
|
| github.com |
“Deep Danbooru Tag Assist”
|
| github.com |
danbooru-pretrained
|
| github.com |
Smiling Wolf, NFNets
|
| github.com |
AniSeg
|
| github.com |
Yet-Another-Anime-Segmenter
|
| github.com |
Anime Face Detector
|
| github.com |
DeepPanel
|
| github.com |
human ↔︎ anime face conversion
|
| github.com |
Danbooru2020 SFW 128px DDPM
|
| github.com |
PyTorch
|
| huggingface.co |
Waifu Diffusion
|
| derpibooru.org |
Derpibooru
|
| make.girls.moe |
MakeGirlsMoe
|
| waifu2x.net |
waifu2×
|
| github.com |
CycleGAN
|
| github.com |
CycleGAN for silverizing anime character hair
|
| github.com |
AnimeFace 2009
|
| github.com |
<code>lbpcascade_animeface</code>
|
| en.wikipedia.org |
DeepDream
|
| bam-dataset.org |
BAM!
|
| en.wikipedia.org |
Dutch angles
|
| github.com |
“PaintsTransfer-Euclid”/“style2paints”
|
| github.com |
Style2Paints V3 replication
|
| waifulabs.com |
“Waifu Labs”
|
| thisanimedoesnotexist.ai |
This Anime Does Not Exist.ai (TADNE)
|
| github.com |
“Text Segmentation and Image Inpainting”
|
| github.com |
DCGAN/LSGAN in PyTorch
|
| github.com |
DeepCreamPy: Decensoring Hentai with Deep Neural Networks
|
| labone.tech |
1
|
| labone.tech |
2
|
| labone.tech |
3
|
| github.com |
<code>bw2color</code>
|
| github.com |
UGATIT
|
| github.com |
re-implementing StyleGAN
|
| github.com |
interactive manipulation
|
| github.com |
<code>stylegan-waifu-generator</code>
|
| github.com |
SZMC
|
| en.wikipedia.org |
Mixi’s
|
| en.wikipedia.org |
<em>Monster Strike</em>
|
| kaggle.com |
“Anime and CG characters detection using YOLOv5”
|
| github.com |
YOLOv5
|
| kaggle.com |
Andy87444’s YOLOv5 anime face detector
|
| github.com |
Latent Diffusion Model of Danbooru
|
| medium.com |
“Anifusion”
|
| github.com |
“Danbooru 2018 Anime Character Recognition Dataset”
|
| github.com |
face crops
|
| github.com |
“DanbooruAnimeFaces:revamped” (“DAF:re”)
|
| github.com |
“Danbooru 2020 Zero-shot Anime Character Identification Dataset (ZACI-20)”
|
| kaggle.com |
GochiUsa_Faces
|
| en.wikipedia.org |
GochiUsa
|
| github.com |
The DanbooRegion 2020 Dataset
|
| kaggle.com |
“Danbooru Sketch Pair 128px: Anime Sketch Colorization Pair 128×128”
|
| github.com |
sketchKeras sketch tool
|
| github.com |
“Danbooru2020-Ahegao: Ahegao datasets from Danbooru2020”
|
| github.com |
DeepDanbooru
|
| dev.kanotype.net:8003 |
service
|
| github.com |
DeepDanbooru activation/saliency maps
|
| github.com |
danbooru-tagger
|
| github.com |
RegDeepDanbooru
|
| github.com |
SAN_pytorch
|
| github.com |
NatSR_pytorch
|
| github.com |
<code>danbooru-faces</code>
|
| github.com |
<code>lbpcascade_animeface</code>
|
| github.com |
<code>danbooru-utility</code>
|
| github.com |
AniSeg: A TensorFlow faster-rcnn model for anime character face detection & portrait segmentation
|
| github.com |
<code>light-anime-face-detector</code>
|
| github.com |
Anime-Face-Detector
|
| github.com |
“ML-Danbooru: Anime image tags detector”
|
| huggingface.co |
<code>CatCon-Controlnet-WD-1-5-b2R</code>
|
| github.com |
fire-egg’s tools
|
| github.com |
SQLite database metadata conversion
|
| huggingface.co |
Danbooru 2021 SQLite
|
| github.com |
GUI tag browser
|
| en.wikipedia.org |
Tkinter
|
| github.com |
<code>random_tags_prompt.py</code>
|
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Страница https://gwern.net/danbooru2021 готова к продвижению на 58%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: