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wd14_tagger_README-ja.md

File metadata and controls

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Raw

WD14Taggerによるタグ付け

こちらのgithubページ（https://github.com/toriato/stable-diffusion-webui-wd14-tagger#mrsmilingwolfs-model-aka-waifu-diffusion-14-tagger ）の情報を参考にさせていただきました。

onnx を用いた推論を推奨します。以下のコマンドで onnx をインストールしてください。

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

モデルの重みはHugging Faceから自動的にダウンロードしてきます。

使い方

スクリプトを実行してタグ付けを行います。

python fintune/tag_images_by_wd14_tagger.py --onnx --repo_id <モデルのrepo id> --batch_size <バッチサイズ> <教師データフォルダ>

レポジトリに SmilingWolf/wd-swinv2-tagger-v3 を使用し、バッチサイズを4にして、教師データを親フォルダの train_dataに置いた場合、以下のようになります。

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

初回起動時にはモデルファイルが wd14_tagger_model フォルダに自動的にダウンロードされます（フォルダはオプションで変えられます）。

タグファイルが教師データ画像と同じディレクトリに、同じファイル名、拡張子.txtで作成されます。

生成されたタグファイル

タグと画像

記述例

Animagine XL 3.1 方式で出力する場合、以下のようになります（実際には 1 行で入力してください）。

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

使用可能なリポジトリID

SmilingWolf 氏の V2、V3 のモデルが使用可能です。SmilingWolf/wd-vit-tagger-v3 のように指定してください。省略時のデフォルトは SmilingWolf/wd-v1-4-convnext-tagger-v2 です。

オプション

一般オプション

  • --onnx : ONNX を使用して推論します。指定しない場合は TensorFlow を使用します。TensorFlow 使用時は別途 TensorFlow をインストールしてください。
  • --batch_size : 一度に処理する画像の数。デフォルトは1です。VRAMの容量に応じて増減してください。
  • --caption_extension : キャプションファイルの拡張子。デフォルトは .txt です。
  • --max_data_loader_n_workers : DataLoader の最大ワーカー数です。このオプションに 1 以上の数値を指定すると、DataLoader を用いて画像読み込みを高速化します。未指定時は DataLoader を用いません。
  • --thresh : 出力するタグの信頼度の閾値。デフォルトは0.35です。値を下げるとより多くのタグが付与されますが、精度は下がります。
  • --general_threshold : 一般タグの信頼度の閾値。省略時は --thresh と同じです。
  • --character_threshold : キャラクタータグの信頼度の閾値。省略時は --thresh と同じです。
  • --recursive : 指定すると、指定したフォルダ内のサブフォルダも再帰的に処理します。
  • --append_tags : 既存のタグファイルにタグを追加します。
  • --frequency_tags : タグの頻度を出力します。
  • --debug : デバッグモード。指定するとデバッグ情報を出力します。

モデルのダウンロード

  • --model_dir : モデルファイルの保存先フォルダ。デフォルトは wd14_tagger_model です。
  • --force_download : 指定するとモデルファイルを再ダウンロードします。

タグ編集関連

  • --remove_underscore : 出力するタグからアンダースコアを削除します。
  • --undesired_tags : 出力しないタグを指定します。カンマ区切りで複数指定できます。たとえば black eyes,black hair のように指定します。
  • --use_rating_tags : タグの最初にレーティングタグを出力します。
  • --use_rating_tags_as_last_tag : タグの最後にレーティングタグを追加します。
  • --character_tags_first : キャラクタータグを最初に出力します。
  • --character_tag_expand : キャラクタータグのシリーズ名を展開します。たとえば chara_name_(series) のタグを chara_name, series に分割します。
  • --always_first_tags : あるタグが画像に出力されたとき、そのタグを最初に出力するタグを指定します。カンマ区切りで複数指定できます。たとえば 1girl,1boy のように指定します。
  • --caption_separator : 出力するファイルでタグをこの文字列で区切ります。デフォルトは , です。
  • --tag_replacement : タグの置換を行います。tag1,tag2;tag3,tag4 のように指定します。, および ; を使う場合は \ でエスケープしてください。
    たとえば aira tsubase,aira tsubase (uniform) （特定の衣装を学習させたいとき）、aira tsubase,aira tsubase\, heir of shadows （シリーズ名がタグに含まれないとき）のように指定します。

tag_replacement は character_tag_expand の後に適用されます。

remove_underscore 指定時は、undesired_tags、always_first_tags、tag_replacement はアンダースコアを含めずに指定してください。

caption_separator 指定時は、undesired_tags、always_first_tags は caption_separator で区切ってください。tag_replacement は必ず , で区切ってください。