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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

news 2025/10/15 9:21:17

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
在这里插入图片描述
1.2 BLIP打标结果
在这里插入图片描述

1.3 Deepbooru标注结果 （标签效果比下一段介绍的wd-14差一些）
在这里插入图片描述

二、sd-webui插件下wd14自动对动漫打标

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

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2.2 输入图片的路径

图片与服务器应在同一台电脑

批量达标

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单张图片看效果

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。
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2.3 等待模型自动下载（可能卡住）

在这里插入图片描述

2.4 打标结果

在这里插入图片描述

图片与对应tag结果1
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图片与对应tag结果2

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三、sd-webui编辑标签

3.1 导入自动打标后的图片

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3.2 批量修改添加

首先在所有tag前面加一个风格tag: cike567
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打开txt查看

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3.3 批量删除

在这里插入图片描述

四、lora训练集成开发工具自动打标

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）
在这里插入图片描述

4.1 BLIP打标

首先会下载模型，下载非常慢
在这里插入图片描述

附录

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