LabelPair

LabelPair

Ein Booru-Tagging-Tool im Browser, das zum Training stabiler Diffusion Lora usw. verwendet wurde, etc.

Versuchen Sie es hier: https://icesandwich.github.io/labelpair/

Alle Dateien werden in Ihrem lokalen Browser verarbeitet.

Merkmale

• Nur Browser. Keine Installation erforderlich. Auf allen Geräten laufen.
• Unterschiedliche Ansicht, wie ein Captcha leicht zu markieren ist.
• Batch -Tagging und verschmelzen, um sie zu überprüfen. Nützlich für inkrementelle Markierung.
• Tag -Verteilungsanalyse.
• Organisieren Sie Ihre Triggerwörter in Ordnung.
• Bilder mit derselben semantischen Bedeutung abrufen.
• Vereinfachen Sie den Workflow. Kein Projektkonzept. Ziehen Sie Dateien und starten Sie das Markieren.
• Überprüfen Sie unangemessene Tags mit Regeln. z.B. indoors und outdoors sind entgegengesetzt und sollten nicht in einem Bild sein. (Plan in Zukunft)
• AI vorab markiert automatisch im Browser. (Plan in Zukunft)
• Organisieren Sie Ihre Triggerwörter in natürlicher Sprache. (Plan in Zukunft)

Verwendung

1. Datensatz vorbereiten

   Verwenden Sie Ihr Lieblings -Tagging -Modell oder -Methode, um Ihre Bilder zuerst automatisch zu markieren. Persönlich benutze ich das, was auf Kohya_Sdscript basiert.

   Egal welche Methode Sie verwenden, Ihr Datensatz sollte so aussehen:

    dataset
       1.png
       1.txt
       2.png
       2.txt
       ...
   

   Der TXT enthält Tags des Bildes mit demselben Dateinamen, sein Inhalt sieht so aus:

   solo, looking at viewer, open mouth, sitting, outdoors, collar, chair, cat, orange fur, male focus, cat, cute, blush, full body, smile, :3, sunlight

2. Dataset hochladen

   Öffnen Sie den Demo -Link und ziehen Sie Bilder und Texte (*. TXT) zusammen im bestimmten Bereich der Seite.

   Alle Dateien verarbeiten in Ihrem lokalen Browser, mach dir keine Sorgen. Ich habe kein Geld, um einen Server zu kaufen.

3. Happy Tagging

   Im Multiselect -Modus können Sie einige Bilder auswählen, um das Tag hinzuzufügen/zu entfernen/umbenennen. Wenn Sie keine Bilder auswählen, verwenden Sie standardmäßig alle Bilder.

   Abrufen können Bilder abrufen, die dieses Tag nicht enthalten. Nützlich, um Sie Tags auszugleichen.

4. Rette deine Welt

   Oben:

   Die Analyse zeigt Ihre Tags -Verteilung und Anpassung Trigger -Wörter Reihenfolge.

   Exportieren Sie das Ergebnis als TXT -Dateien.

   Mit TXT -Dateien können Sie überschriebene Quell -Tag -Dateien in Betracht ziehen oder das Diff -Compare -Tool verwenden, um zu überprüfen.

Bauen

Wenn Sie keinen Code kennen, müssen Sie nicht erstellen.

Der Abschnitt richtet sich an diejenigen, die sich auf den Quellcode ändern möchten.

Dieses Projekt verwendet kein Webpack. Nur eine Sache, die Sie tun müssen, ist, tsc --build zu bauen.

Und dann verwenden Sie den HTTP -Server, um index.html auszuführen.