产品简介
dataset-tag-editor-standalone 这是一款独立运行的WebUI工具，专注于为Stable Diffusion等文生图模型准备和整理训练数据集。它解决了手动逐张编辑大量图片标签效率低下的痛点，特别适合需要处理逗号分隔风格标签（如DeepDanbooru生成）的用户，让数据集准备过程更直观、高效。
核心功能
- 边浏览图片边编辑对应的标签文件
- 支持按标签搜索、筛选并进行批量替换、添加或删除操作
- 可集成BLIP、DeepDanbooru等多种标注器（Interrogator）为图片自动生成标签
- 支持使用正则表达式进行高级批量搜索与替换
- 作为独立程序运行，启动和运行速度更快，避免了WebUI扩展的兼容性问题
快速开始
- Windows用户双击运行`install.bat`完成安装，其他平台需创建Python虚拟环境并执行`pip install -r requirements.txt`。
- Windows用户运行`launch_user.bat`启动，其他平台在激活虚拟环境后运行`python scripts/launch.py`。
- 在WebUI界面中加载图片数据集，使用“筛选”和“批量编辑”标签页高效整理标签。
- 编辑完成后，点击“Save all changes”按钮保存所有更改。
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | dataset-tag-editor-standalone | 同类方案 |
|---|---|---|
| 与AUTOMATIC1111扩展版对比 | 作为独立应用运行，启动和运行速度更快，避免了因特定WebUI版本或Gradio版本导致的兼容性问题。 | 作为扩展集成在WebUI中，但启动较慢，且可能受WebUI版本更新影响产生bug。 |
| 功能范围 | 专注于核心的标签编辑功能，运行更轻量、稳定。 | 可使用WebUI内置的CLIP分词器等功能，但本独立版无法使用这些SDwebUI特定功能。 |
适合谁用
- 正在训练Stable Diffusion等文生图模型，需要准备高质量图片数据集的开发者或AI绘画爱好者。
- 习惯使用DeepDanbooru等工具生成逗号分隔标签，并希望批量整理、优化这些标签的数据集制作者。
- 需要为大量图片快速筛选、修正或添加描述性标签的AI模型训练者。
下载与版本
当前最新版本为 v0.2.4，发布于 2024-07-29。支持 Windows、macOS、Linux。
⚠️ 注意：本项目仅提供源代码下载，不包含可直接运行的安装包（exe/dmg/apk 等。下载后需要自行编译构建才能使用，适合有一定开发经验的用户。如果你不熟悉编译流程，建议寻找同类开箱即用的替代方案。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/toshiaki1729/dataset-tag-editor-standalone