Stable Diffusion绘画 | 来训练属于自己的模型:打标处理与优化
上一篇完成的打标工作,是为了获取提示词,让AI认识和学习图片的特征。
因此,合适、恰当、无误的提示词,对最终模型效果是相当重要的。
Tag 如何优化
通过软件自动生成的 Tag 只是起到快速建立大体架构的作用,里面会涉及到一些识别错误、重复的词,以及一部分没有识别出来的图片特征。
因此,我们需要在自动生成 Tag 的基础上,再来对应一个个图片进行手动调整,
从而达到减少过度拟合,提高泛用性的效果。
Tag 的保留与删除
我们可以按照 主题+静态特征+动态特征+视角+环境+其他 的公式来考虑补充提示词。

主体:1woman
静态特征:blonde hair, blue eyes, red lips
动态特征:looking at viewer, smile
视角:upper body
环境:night
其他:Blurred background
关于 Tag 的是否要保留的原则:
首先要确定哪些特征需要保留?
要保留的特征,就不要记录特征 Tag;
不需要保留,想自定义的特征,记录 Tag
如何批量修改 Tag
BooruDatasetTagManager:https://github.com/starik222/BooruDatasetTagManager/releases

下载解压后,双击 BooruDatasetTagManager.exe 运行:

首选设置,修改系统语言、翻译语言:


加载图片文件夹,读取上一篇在 cybertronfurnace 生成的打标文件夹:

翻译所有标签:

显示标签出现次数:

接下来,就是通过这个软件, 认真细致地对各个图片的便签进行优化和调整。
是一件比较枯燥的事,需要有足够的耐心。
今天先分享到这里~
开启实践:SD绘画 | 为你所做的学习过滤
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