为Akegarasu Lora-Script 丹炉新增打标模型

博主：克罗西丁
发布时间：2024 年 12 月 27 日
2187 次浏览
1 条评论
2750字数
分类：深度学习

# 为 LoRA-scripts（SD-Trainer) 新增打标模型

由于我常用SDXL Pony模型训练，用的主要是E标签为主，目前内部的Tagger 标注工具并没有匹配的打标模型，所以给它加上一个`toynya/z3d-e621-convnext` 的打标模型。 具体方法如下：

Huggingface链接：[toynya/z3d-e621-convnext](http://https://huggingface.co/toynya/Z3D-E621-Convnext)

HF-Mirror国内镜像源：[toynya/z3d-e621-convnext](https://hf-mirror.com/toynya/Z3D-E621-Convnext)

-----

## 一、安装Huggingface CLI工具：（如安装可跳过）

### 安装依赖：
```bash
pip install -U huggingface_hub
```

### 设置国内镜像源
```bash
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
```

## 二、下载模型到指定目录：

### 转到 `LoRA-scripts` 根目录中的 `Huggingface` 目录

```bash
cd huggingface/hub
```

### 下载`Z3D-E621-Convnext`模型：
```bash
huggingface-cli download --resume-download toynya/Z3D-E621-Convnext --local-dir models--toynya--Z3D-E621-Convnext
```

### 目录详情：

```text
huggingface/
├── accelerate
└── hub
    ├── models--toynya--Z3D-E621-Convnext
    │   ├── blobs
    │   ├── refs
    │   └── snapshots
    └── version.txt
```

如果你的丹炉不读这个目录，也可以尝试下载到 '~/.cache/huggingface/hub/' 默认的目录下

## 三、修改frontend内的前端文件

### 运行丹炉定位网页文件
首先你需要运行一次秋叶丹炉并打开浏览器的开发工具选项（`F12`)，然后按下 Ctrl + F 搜索字符串： `/assets/tagger.html`

如果正确你应该会找到： 
```html
<link rel="prefetch" href="/assets/tagger.html.8d4d2fba.js">
```

记录下后面的这个值：`8d4d2fba` (不同设备可能不一样)

### 打开文件并修改

定位到目录
```bash
cd frontend/dist/assets/
```

然后修改该文件：
```bash
sudo vi tagger.html.8d4d2fba.js
```

使用`/` 搜索字符串： `Schema.union` 并像这样加入模型名称：

```text
interrogator_model: Schema.union([\\"z3d-e621-convnext\\",\\"wd-convnext-v3\\", \\"wd-swinv2-v3\\"....
```

增加后按 `Esc` 和 `:` + `wq`  保存并退出

## 修改mikazuki内的文件：

### 定位到mikazuki\app修改api.py文件

```bash
cd mikazuki\app
sudo vi api.py
```

用`/`搜索字符串：`req.interrogator_model, available_interrogators` 并修改为以下：

```text
interrogator = available_interrogators.get(req.interrogator_model, available_interrogators["z3d-e621-convnext"])
```

按 `Esc` + `:wq`  保存退出

### 同样的目录修改models.py文件

```bash
sudo vi models.py
```

搜索字符串：`TaggerInterrogateRequest(BaseModel)`修改成以下内容：
```text
class TaggerInterrogateRequest(BaseModel):
    path: str
    interrogator_model: str = Field(
        default="z3d-e621-convnext" #这是修改的位置
    )
```
保存并退出

### 修改interrogator.py文件

返回到上一层目录，并进入`tagger` 目录修改 `interrogator.py`

```bash
cd ..
cd tagger
sudo vi interrogator.py
```

同样的，搜索字符串：`available_interrogators`
之后将此处的新增：

```text
available_interrogators = {
	'z3d-e621-convnext':WaifuDiffusionInterrogator(
        'z3d-e621-convnext',
        repo_id='toynya/Z3D-E621-Convnext',
        tags_path='tags-selected.csv',
    ),
    # 以下是原来的内容
    'wd-convnext-v3': WaifuDiffusionInterrogator(
        'wd-convnext-v3',
        repo_id='SmilingWolf/wd-convnext-tagger-v3',
    ),
```
保存并退出，重启丹炉程序，进入WD Tagger页面应该就可以使用了！

最后修改：2025 年 10 月 09 日

喜欢就请我喝一杯奶茶吧~

1 条评论

小树苗
March 8th, 2025 at 04:11 pm

好用 good

回复

发表评论取消回复
使用cookie技术保留您的个人信息以便您下次快速评论，继续评论表示您已同意该条款

评论 *

私密评论

名称 *

🎲

邮箱 *

地址

为Akegarasu Lora-Script 丹炉新增打标模型

克罗西丁 • 2024 年 12 月 27 日

# 为 LoRA-scripts（SD-Trainer) 新增打标模型

Huggingface链接：[toynya/z3d-e621-convnext](http://https://huggingface.co/toynya/Z3D-E621-Convnext)

HF-Mirror国内镜像源：[toynya/z3d-e621-convnext](https://hf-mirror.com/toynya/Z3D-E621-Convnext)

-----

## 一、安装Huggingface CLI工具：（如安装可跳过）

### 安装依赖：
```bash
pip install -U huggingface_hub
```

### 设置国内镜像源
```bash
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
```

## 二、下载模型到指定目录：

### 转到 `LoRA-scripts` 根目录中的 `Huggingface` 目录

```bash
cd huggingface/hub
```

### 下载`Z3D-E621-Convnext`模型：
```bash
huggingface-cli download --resume-download toynya/Z3D-E621-Convnext --local-dir models--toynya--Z3D-E621-Convnext
```

### 目录详情：

如果你的丹炉不读这个目录，也可以尝试下载到 '~/.cache/huggingface/hub/' 默认的目录下

## 三、修改frontend内的前端文件

### 运行丹炉定位网页文件
首先你需要运行一次秋叶丹炉并打开浏览器的开发工具选项（`F12`)，然后按下 Ctrl + F 搜索字符串： `/assets/tagger.html`

如果正确你应该会找到： 
```html
<link rel="prefetch" href="/assets/tagger.html.8d4d2fba.js">
```

记录下后面的这个值：`8d4d2fba` (不同设备可能不一样)

### 打开文件并修改

定位到目录
```bash
cd frontend/dist/assets/
```

然后修改该文件：
```bash
sudo vi tagger.html.8d4d2fba.js
```

使用`/` 搜索字符串： `Schema.union` 并像这样加入模型名称：

```text
interrogator_model: Schema.union([\\"z3d-e621-convnext\\",\\"wd-convnext-v3\\", \\"wd-swinv2-v3\\"....
```

增加后按 `Esc` 和 `:` + `wq`  保存并退出

## 修改mikazuki内的文件：

### 定位到mikazuki\app修改api.py文件

```bash
cd mikazuki\app
sudo vi api.py
```

用`/`搜索字符串：`req.interrogator_model, available_interrogators` 并修改为以下：

```text
interrogator = available_interrogators.get(req.interrogator_model, available_interrogators["z3d-e621-convnext"])
```

按 `Esc` + `:wq`  保存退出

### 同样的目录修改models.py文件

```bash
sudo vi models.py
```

### 修改interrogator.py文件

返回到上一层目录，并进入`tagger` 目录修改 `interrogator.py`

```bash
cd ..
cd tagger
sudo vi interrogator.py
```

同样的，搜索字符串：`available_interrogators`
之后将此处的新增：

为Akegarasu Lora-Script 丹炉新增打标模型

1 条评论

发表评论取消回复
使用cookie技术保留您的个人信息以便您下次快速评论，继续评论表示您已同意该条款

小格自用公告逼乎体

Linux 安装 Koishi

OTA更新包提取Payload.bin

MAC Bigsur 挂载NTFS移动硬盘

Android隐藏状态栏/导航栏ADB命令

Android 更改NTP时间同步服务器

Conda操作快速指南

Javascript数组/嵌套循环/iife

借助FRP内网穿透教程

Mysql修改默认密码

为Akegarasu Lora-Script 丹炉新增打标模型

1 条评论

发表评论 取消回复 使用cookie技术保留您的个人信息以便您下次快速评论，继续评论表示您已同意该条款

为Akegarasu Lora-Script 丹炉新增打标模型

发表评论取消回复
使用cookie技术保留您的个人信息以便您下次快速评论，继续评论表示您已同意该条款