使用WD14Tagger进行标签化

此部分的说明参考了该github页面（https://github.com/toriato/stable-diffusion-webui-wd14-tagger#mrsmilingwolfs-model-aka-waifu-diffusion-14-tagger ）。

建议使用onnx进行推理。请使用以下命令安装onnx。

pip install onnx==1.15.0 onnxruntime-gpu==1.17.1

模型的权重将从Hugging Face自动下载。

使用方法

运行脚本以对图像进行标签化。

python fintune/tag_images_by_wd14_tagger.py --onnx --repo_id <模型的repo id> --batch_size <批大小> <训练数据文件夹>

如果使用 SmilingWolf/wd-swinv2-tagger-v3 作为仓库ID，并将批大小设置为4，同时将训练数据放在父文件夹的 train_data 中，则命令如下。

python tag_images_by_wd14_tagger.py --onnx --repo_id SmilingWolf/wd-swinv2-tagger-v3 --batch_size 4 ..\train_data

首次运行时，模型文件将自动下载到 wd14_tagger_model 文件夹中（文件夹路径可通过选项更改）。

标签文件将与训练数据图像在同一目录下创建，具有相同的文件名，扩展名为.txt。

生成的标签文件

标签与图像

命令示例

如果要以Animagine XL 3.1 方式输出，命令如下（实际输入时请在一行内输入）。

python tag_images_by_wd14_tagger.py --onnx --repo_id SmilingWolf/wd-swinv2-tagger-v3 
    --batch_size 4  --remove_underscore --undesired_tags "PUT,YOUR,UNDESIRED,TAGS" --recursive 
    --use_rating_tags_as_last_tag --character_tags_first --character_tag_expand 
    --always_first_tags "1girl,1boy"  ..\train_data

可用的仓库ID

可以使用SmilingWolf先生的V2、V3模型。请指定为 SmilingWolf/wd-vit-tagger-v3 这样的形式。默认值为 SmilingWolf/wd-v1-4-convnext-tagger-v2。

选项

常规选项

  • --onnx : 使用ONNX进行推理。如果不指定，则使用TensorFlow。使用TensorFlow时需要单独安装TensorFlow。
  • --batch_size : 一次处理的图像数量。默认值为1。请根据VRAM容量调整。
  • --caption_extension : 标签文件的扩展名。默认值为 .txt。
  • --max_data_loader_n_workers : DataLoader的最大工作进程数。如果指定1或更大的数值，将使用DataLoader加速图像读取。如果未指定，则不使用DataLoader。
  • --thresh : 输出标签的置信度阈值。默认值为0.35。降低此值会输出更多标签，但准确度会降低。
  • --general_threshold : 一般标签的置信度阈值。如果省略，则与 --thresh 相同。
  • --character_threshold : 角色标签的置信度阈值。如果省略，则与 --thresh 相同。
  • --recursive : 如果指定，则递归处理指定文件夹内的子文件夹。
  • --append_tags : 向现有的标签文件追加标签。
  • --frequency_tags : 输出标签的频率。
  • --debug : 调试模式。指定后输出调试信息。

模型下载

  • --model_dir : 模型文件的保存目录。默认值为 wd14_tagger_model。
  • --force_download : 如果指定，则重新下载模型文件。

标签编辑相关

  • --remove_underscore : 从输出的标签中删除下划线。
  • --undesired_tags : 指定不输出的标签。可以用逗号分隔多个标签。例如 black eyes,black hair。
  • --use_rating_tags : 在标签的开头输出分级标签。
  • --use_rating_tags_as_last_tag : 在标签的末尾添加分级标签。
  • --character_tags_first : 首先输出角色标签。
  • --character_tag_expand : 展开角色标签的系列名称。例如，将 chara_name_(series) 标签分割为 chara_name, series。
  • --always_first_tags : 当图像中存在某个标签时，指定将其放在最前面的标签。可以用逗号分隔多个标签。例如 1girl,1boy。
  • --caption_separator : 在输出文件中用此字符串分隔标签。默认值为 ,。
  • --tag_replacement : 进行标签替换。指定格式为 tag1,tag2;tag3,tag4。如果要使用 , 或 ;，请用 \ 进行转义。 例如，aira tsubase,aira tsubase (uniform)（当要学习特定服装时），aira tsubase,aira tsubase\, heir of shadows（当系列名称未包含在标签中时）。

tag_replacement 在 character_tag_expand 之后应用。

指定 remove_underscore 时，undesired_tags、always_first_tags、tag_replacement 请不要包含下划线。

指定 caption_separator 时，undesired_tags、always_first_tags 请用 caption_separator 分隔。tag_replacement 请始终用 , 分隔。