📌 wd-swinv2-tagger-v3:使用Swin Transformer V2结构的第三版本模型,适用于大规模图像处理和需要不同尺度特征的任务,如图像分割和检测。📌 wd-convnext-tagger-v3:使用ConvNeXt结构的第三版本模型,适用于需要高效卷积操作和较高计算效率的任务,如实时图像处理。通过这些参数设置,你可以根据具体需求调整WD14 Tagg...
比如我要用SmilingWolf/wd-v1-4-convnextv2-tagger-v2模型,就需要打开模型文件页面, 下载model.onnx和selected_tags.csv这两个文件。保存到custom_nodes\ComfyUI-WD14-Tagger\models路径下,并建议改名为wd-v1-4-convnextv2-tagger-v2.csv,wd-v1-4-convnextv2-tagger-v2.onnx。 如果你选用其它模型也是相...
wd14tagger 参数 wd14tagger 是一个文本标注工具,用于对文本进行词性标注和命名实体识别。它的参数可以根据具体的使用需求进行配置,下面是一些常见的参数及其功能解释: 1. --input,指定输入文件或目录,可以是单个文件或包含多个文件的目录。 2. --output,指定输出文件或目录,用于保存标注结果。 3. --model,指定...
下一步是下载模型文件，例如使用“SmilingWolf/wd-v1-4-convnextv2-tagger-v2”模型时，需要从Hugging Face上下载“model.onnx”和“selected_tags.csv”文件，并保存到custom_nodes\ComfyUI-WD14-Tagger\models路径下，建议重命名文件以方便识别。在ComfyUI界面上测试节点时，只需加载图片并将其交给模...
报错如下第一步下载模型:这里要用到SmilingWolf/wd-v1-4-convnextv2-tagger-v2模型 下载 model.onnx和selected_tags.csv这两个文件; 将这两个文件放到/Users/用户名/stable-diffusion-webui/models/interrogator…
model_path, tags_path = self.download() print(f'Loading Waifu Diffusion tagger model from {str(model_path)}') with tf.device(device_name): self.model = tf.keras.models.load_model( model_path, compile=False ) self.tags = pd.read_csv(tags_path) self.tags = pd.read_csv(tags_path)...
ModelScope修改版 适合墙内 增加e621反推和最新反推模型. Contribute to atonyxu/stable-diffusion-webui-wd14-tagger development by creating an account on GitHub.
A fork of Labeling extension for Automatic1111's Web UI - sd-webui-wd14-tagger/docs/model-comparison.md at master · licyk/sd-webui-wd14-tagger
On the first run, the model files will be automatically downloaded to the wd14_tagger_model folder (the folder can be changed with an option). Tag files will be created in the same directory as the training data images, with the same filename and a .txt extension. Exam...
1. Various model files can be found below. - [DeepDanbooru models](https://github.com/KichangKim/DeepDanbooru/releases)5 changes: 4 additions & 1 deletion 5 scripts/tagger.py Original file line numberDiff line numberDiff line change@