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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。

21

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

image-20240907144127892

下载解压后,双击 BooruDatasetTagManager.exe 运行:

image-20240907144315872

首选设置,修改系统语言、翻译语言:

image-20240907144617498

image-20240907144712847

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

image-20240907145325713

翻译所有标签:

image-20240907145531589

显示标签出现次数:

image-20240907201519581

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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