
Инструмент тегов в стиле буру в браузере, который используется для обучения стабильной диффузии LORA и т. Д.
Попробуйте здесь: https://icesandwich.github.io/labelpair/
Все файлы будут обрабатываться в вашем локальном браузере.
indoors и outdoors противоположны и не должны быть на одном изображении. (план в будущем)Подготовьте набор данных
Сначала используйте свою любимую модель тега или метод для автоматического помечения ваших изображений. Лично я использую это, которая база на kohya_sdscript.
Независимо от того, какой метод вы используете, ваш набор данных должен выглядеть так:
dataset
1.png
1.txt
2.png
2.txt
...
TXT содержит теги изображения с тем же именем файла, его контент выглядит следующим образом:
solo, looking at viewer, open mouth, sitting, outdoors, collar, chair, cat, orange fur, male focus, cat, cute, blush, full body, smile, :3, sunlightЗагрузить набор данных
Откройте демонстрационную ссылку и перетащите изображения и тексты (*. TXT) вместе в определенную область страницы.
Все файлы обрабатывают в вашем локальном браузере, не волнуйтесь. У меня нет денег, чтобы купить сервер.
Счастливого помечения
В режиме Multielect вы можете выбрать несколько изображений для добавления/удаления/переименования тега. Если вы не выберете изображения, по умолчанию будут использовать все изображения.
RESTIOD может получить изображения, которые не содержат этого тега. Полезно сбалансировать ваши теги.
Спасите свой мир
Наверху:
Анализ показывает, что ваши теги распределяют и настраивают порядок триггерных слов.
Экспорт Сохраните результат в виде файлов TXT.
С помощью файлов TXT вы можете рассмотреть возможность переопределения файлов тегов исходных источников или использовать инструмент Diff Compare для дважды проверки.
Если вы не знаете код, вам не нужно строить.
Раздел предназначен для тех, кто хочет перейти на исходный код.
Этот проект не использует WebPack. Только одна вещь, которую вам нужно сделать, это запустить tsc --build .
А затем используйте HTTP Server для запуска index.html .