这个功能生成的TAG非常准确。 ● 反推算法 优先选择wd14-vit-v2-git,这个算法非常优秀, 其他算法在物品识别和Tag准确度上略有差异,但wd14-vit-v2-git真的是吊打其他算法,推算很快,Tag又很准确,选它准没错。 注意:如果你经常反推Tag,你的显存会加载很多模型,这时就需要点下 卸载显存中所有反推模型,使得显存占有...
如果你还没使用过自带的反推,可以看这:https://huke88.com/article/8122.html 首先我们还是启动stable diffusion,点击“扩展”-“从网址安装”,复制安装地址“https://github.com/toriato/stable-diffusion-webui-wd14-tagger.git”到扩展的git仓库网址,点击“安装” 等出现下方截图中的文案后,就说明安装成功了,...
1)打开【WD1.4Tag反推】菜单 2)打开一张图片,自动反推提示词 3)画面上,出现【错误】 4)控制台上出现报错信息 File "/Users/XXXX/stable/stable-diffusion-webui/extensions/stable-diffusion-webui-wd14-tagger/tagger/interrogator.py", line 238, in load model_path, tags_path = self.download() huggingfa...
直接从extensions中输入https://github.com/toriato/stable-diffusion-webui-wd14-tagger.git进行安装: 还有一种git clone到extensions文件夹下面 此时,笔者遇到了版本问题,一直没有显示tagger这个栏目,参考了【解决stable diffusion webui1.6 wd1.4 tagger加载失败的问题】 需要修改: tagger/ui.py 代码语言:javascript ...
1、反推提示词 算是一个附加功能,结果并不准确,只是给我们一个参考。如果是第一次使用,需要联网下载模型包。 CLIP反推:侧重于对图像的描述,生成句子; DeepBooru反推:侧重于对图像内容的识别,生成tag。 使用下面这张图作为演示: @rqdwdw By Counterfeit-V2.5 ...
$ git clone https://github.com/picobyte/stable-diffusion-webui-wd14-tagger.git extensions/tagger (optional) Add interrogate model Waifu Diffusion 1.4 Tagger by MrSmilingWolf Downloads automatically from the HuggingFace repository the first time you run it. DeepDanbooru Various model files can be...
如果你使用的是@秋葉 aaakiWebUI 整合包,直接在启动器“高级选项”内打开“启用云端页面汉化”按钮即可,不需要重复安装汉化插件。 二、Wd14 Tagger:提示词反推 插件地址:https://github.com/toriato/stable-diffusion-webui-wd14-tagger 推荐安装方式:从 git 网址安装 ...
这是一篇使用 webui 训练超网络模型的经验分享。我是在 NovelAI模型的基础上训练的,操作环境不同的话可能需要调整一些步骤。 我的显卡是 8GB 显存的 RTX2080,但我不知道最低的显存要求。 这是我在使用 webui 版本:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/tree/30b1bcc64e67ad50c5d3af3a6fe1...
上期我们介绍了Stable Diffusion 云端部署的安装、方式,今天我要继续为大家推荐5款必须安装的插件,它们可以帮助我们更好地使用、管理相关的资源。 一、Localization zh_Hans:中文汉化包 插件地址:中文汉化包 (请看文末获取插件本地安装包) 如果你使用的是AUTOMATIC1111开发的原生版WebUI,它是英文界面,不方便识别。这时...
插件地址:https://github.com/toriato/stable-diffusion-webui-wd14-tagger 推荐安装方式:从 git 网址安装 Wd14 Tagger 插件可以从上传的图像中识别并提取内容关键词,方便我们生成类似的图像。安装完成后上传一张图像,然后选择一个反推模型(一般使用 wd14-vit-v2.git ),点击 Interregats 进行反推,就能得到关于图...