开源 Deepbooru TagWalker:像审图一样按键清洗 LoRA 数据集标签
Waka-Neko · reddit · 2026-09-21
开发者 Waka-Neko 发布免费开源工具 Deepbooru TagWalker,用于批量清洗 LoRA 训练数据集的标签。核心理念反转了传统流程:不再逐个打开 caption 文件改错标签,而是针对同一个标签横跨所有含它的图片逐张快速判断(Yes/No/下一个),按键即写盘,也可设自定义过滤规则批量操作。
主要功能:
- 标签认知:内置 Danbooru 标签查询,按四个时代(2017、Pony、Illustrious/NoobAI、当前)显示使用量,判断基础模型是否认识该标签,支持近义标签对比;除可选示例图外完全离线。
- 实时 token 计数:按训练器实际使用的 tokenizer 计数(SDXL/Illustrious 用 CLIP,Flux.1 用 T5,Flux.2 Klein 用 Qwen3,Flux.2 Dev 用 Mistral),避免 caption 超限被静默截断。
- 数据集健康检查:揪出缺失/空 caption、异常分辨率、杂散文件;统计标签频率与长度分布,可导出给 LLM 做二次分析。
- 安全批量修改:重命名/拆分/删除/去重标签一步可撤销,下划线与空格格式互转,冲突规则可捕获自相矛盾的 caption。
- 内置图片编辑器:按 Kohya 训练 bucket 裁剪,省去单独工具。
GitHub:Elliezrah/deepbooru-tagwalker
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