【stable diffusion】图片批量自动打标签、标签批量修改（BLIP、wd14）用于训练SD或者LORA模型 |
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【stable diffusion】图片批量自动打标签、标签批量修改（BLIP、wd14）用于训练SD或者LORA模型
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参考：
B站教学视频【：AI绘画】新手向！Lora训练！训练集准备、tag心得、批量编辑、正则化准备】官方教程：https://github.com/darkstorm2150/sd-scripts/blob/main/docs/train_README-en.md#automatic-captioning
一、sd-webui通用的打标界面
1.1 打标界面 根据需求，选择通用打标模型（BLIP）还是动漫打标模型（deepbooru） 设置好后，选择预处理，会开始下载模型，可开代理加速 1.3 Deepbooru标注结果 （标签效果比下一段介绍的wd-14差一些） 插件名称： stable-diffusion-webui-wd14-tagger 安装与下载方式可参考 stable-diffusion-webui 扩展模块安装 在 extensions/文件夹下拉取源码 git clone https://github.com/toriato/stable-diffusion-webui-wd14-tagger.git extensions/tagger 2.1 选择Tagger下的Batch from directory
图片与服务器应在同一台电脑 批量达标
可以了解到一些打标签原理，他是一个多类分类器，输出得每个词都是有概率的，一般输出置信度40%以上的词。
图片与对应tag结果1 图片与对应tag结果2
首先在所有tag前面加一个风格tag: cike567
dreambooth、lora、sd模型微调的GUI环境安装（cuda驱动、pytorch、xformer） （下载模型时间长，过程是类似的，本文暂不介绍了） 首先会下载模型，下载非常慢 |
1.2 BLIP打标结果 
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