- 标签分类、释义与配图
- 即时搜索
- 构建标签组合并调配权重
- 支持调配高级标签工程(Prompt Editing / Alternating Words)
- 导入已有标签组合并自动匹配,支持解析复杂标签
- 预设(固定标签组合)整理、说明与配图
- 嵌入模型索引与下载
- 超网络模型索引与下载
请编辑 data/tags/**/*.yaml 与 data/presets/**/*.yaml 文件。
添加标签的最低标准是拥有标签的英文名与中文名。
对于标签名,请将下划线替换为空格。请注意不要与其他标签重复。使用 npm run dupcheck 或
yarn dupcheck 检查是否存在重复问题。
name: <分类名> category: - <分类层级1> - <分类层级2> restricted: false # 是否限制级 content: tag-name1: # 英文标签 name: <标签中文名1> tag-name2: # 英文标签 name: <标签中文名2>
name: <预设分类名> category: - <分类层级1> - <分类层级2> restricted: false # 是否限制级 content: 预设中文名: description: 预设描述 content: - tag1 - tag2
一个优质标签应当拥有配图、说明、别名与 Danbooru Wiki 链接。
图片大小应当尽量符合 512px * 512px 以获得最佳显示效果。
请通过 npm run importimage <path> 或 yarn importimage <path> 将图片添加到公共目录。
这将会自动裁剪图片并进行适当的压缩。
使用 npm run importuncroppedimage <path> 或 yarn importuncroppedimage <path>
添加的图片将不经裁剪直接加入。适用于宽幅预设演示图。
请不要添加儿童色情相关、或违反 GitHub 使用协议的图片到项目中。
name: <分类名> category: - <分类层级1> - <分类层级2> restricted: false # 是否限制级 content: tag-name1: # 英文标签 name: <标签中文名1> description: <标签说明> wikiURL: <Danbooru Wiki 链接> image: <图片 SHA256> restricted: false # 是否限制级
name: <预设分类名> category: - <分类层级1> - <分类层级2> restricted: false # 是否限制级 description: <预设分类说明> content: 预设中文名: description: 预设描述 content: - tag1 - tag2 preview: # 预览图片 SHA256 (可选) - <hash1> - <hash2>
嵌入模型只支持最新版图片格式(Save images with embedding in PNG chunks)。
为安全起见,暂不接受 .pt 模型文件。
.pt 格式的模型文件请通过 这个 Colab 笔记本 进行格式转换。
请通过 npm run importembedding <path> 或 yarn importembedding <path>
将模型图片添加到公共目录。然后,在 data/embeddings/**/*.yaml 创建描述文件。
# 调用该模型使用的命令 (模型图片左上角尖括号内容) prompt: victorian-lace # 模型名称 name: Victorian Lace # 模型作者/来源 author: u/depfakacc @ Reddit # 模型描述 description: 'A lace pattern that looks like it was made in the Victorian era.' # 模型分类 category: - 未分类 # 该模型对应的主模型名称 modelName: model-aa-waifu # 该模型对应的主模型 Hash (显示在 WebUI 下拉框中的 Hash) modelHash: '2037c511' # 模型图片右下角 v 字符旁的数字 vectorSize: 10 # 模型图片右下角 s 字符旁的数字 steps: 675 # 模型文件的 SHA256 Hash payloadHash: df0641662fb2fc8190a4508c34926243843484495e6d9b0e500f8a8e409aa84e # 是否限制级 (可选) restricted: false # 推荐正向标签 (可选) suggestPositive: - cute # 推荐反向标签 (可选) suggestNegative: - futa
超网络模型的描述文件位于 data/hypernetworks/**/*.yaml。
模型的演示图片上传流程与普通标签类似,其他项目与嵌入式模型类似。由于超网络模型本身体积较大,网站服务器与 GitHub 均无法存放,
请将 .pt 模型文件上传到我们的 HuggingFace 模型库,
并在描述文件中填写文件的下载地址。
prompt: demo-model # 模型内置英文名 name: 演示模型 # 模型中文名称 author: John Doe @ Tieba # 模型来源 category: # 模型分类 - 风景 modelName: demo model # 该模型对应的主模型名称 modelHash: 'deadbeef' # 该模型对应的主模型 Hash (显示在 WebUI 下拉框中的 Hash) steps: 2600 # 模型内记录的训练步数 # 模型预览图的 SHA256 Hash (可选) previewHash: 9b55d1f1a03861c01cd72b4952191660f87c7bc0e9a0dfc4447022852a2be147 # 模型文件的 HuggingFace 下载地址 payloadURL: https://huggingface.co/novelai-dev/DDPB-hypernetworks/resolve/main/demo.pt # 推荐正向标签 (可选) suggestPositive: - demo tag # 推荐反向标签 (可选) suggestNegative: - demo tag 2
由于使用了部分 Pro 图标,构建该项目将需要 Font Awesome v6 Pro 授权, 并连接到 Font Awesome 私有 NPM 服务器。在开发过程中您可以暂时替换为 Free 图标。
# 安装依赖 yarn # 启动开发服务器 yarn dev # 构建项目 yarn build
尚需改进之处:
- Masonry 与许多界面优化 (如 Collapse) 不兼容