使用pysssss.json中的模型列表中的URL 下载model.onnx并使用模型名称命名,例如wd-v1-4-convnext-tagger-v2.onnx 下载selected_tags.csv并使用模型名称命名,例如wd-v1-4-convnext-tagger-v2.csv 总结一下 像WD14这样安装上稍微复杂一点的节点,一个节点往往需要下载节点文件(git),安装依赖包(python),下载模型...
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/interrogators/smilingwolf-wd-v1-4-moat-tagger-v2下; 如果没有interrogators创建对应文件夹即可。 所需文件模型下载地...
wd14tagger的实现方式是基于马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型。MRF模型可以表示词之间的依赖关系,通过计算一组特征函数的加权和来确定最佳的词性序列。wd14tagger使用了一组经过训练的特征函数,这些函数可以考虑上下文的词性、词形和词义等因素。通过最大化特征函数的权重,wd14tagger可以得到最可能的词性序列。
📌 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...
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,指定使用的模型,可以是预...
若需要下载模型，请问应下载哪个模型并放置在何处以解决报错问题，进而能够正常进入并使用sd webui？"
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.