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【Stable Diffusion】「dataset-tag-editor」の使い方!画像からキャプションデータの作成&一括編集が可能

Stable Diffusion Web UIの便利な拡張機能紹介記事です。

今回はキャプションデータの作成と、タグの一括編集ができるdataset-tag-editorについて、解説します。

dataset-tag-editorとは?

dataset-tag-editorは、キャプションデータ作成・編集が簡単にできる拡張機能です。

複数の画像からタグを抽出し、LoRA学習に必要なキャプションデータを作成できます。

また作成時に残すタグ・削除するタグの選択や、検索・置換も可能。

既に作成されたキャプションデータの編集もできるため、LoRA作成に非常に便利なツールです。

・github
toshiaki1729/stable-diffusion-webui-dataset-tag-editor: Extension to edit dataset captions for SD web UI by AUTOMATIC1111

dataset-tag-editorのインストール

Stable Diffusion Web UIを起動して、Extensions→Install from URL→URL for~に以下のURLを入力し、Installボタンをクリックしてください。

https://github.com/toshiaki1729/stable-diffusion-webui-dataset-tag-editor.git

Web UIをリスタート、または再起動して、「Dataset Tag Editor」タブが追加されていればインストール完了です。

dataset-tag-editorの使い方

学習データは今回も「ずんだもん」をお借りしました。

ずんずんPJイラスト/3Dデータ

細かい機能が多いので、以下2点のみご紹介します。

  1. 画像からキャプションデータを作成
  2. キャプションデータから特定のタグを削除

複数画像からキャプションデータ作成&特定のタグを削除

まず「Dataset Tag Editor」タブに行き、Dataset directoryに画像フォルダのパスを指定します。

Use Interrogator Captionは「If Empty」を選択してください。フォルダ内にキャプションデータがなければ作成するというものです。

既にキャプションデータがあり、上書きする場合は「Overwrite」を選択します。

次にInterrogatorsでタグ解析に使用するモデルを選択します。

今回は「wd-v1-4-vit-tagger」を選択しました。

上記が設定できたらLoadをクリックしてください。画像が解析が始まりキャプションを編集できるようになります。

解析が終わったらトリガーワードを追加します。トリガーワードはLoRAを使用するためのキーワードみたいなものです。

右側の画面から「Batch Edit Captions」→「Search and Replace」を開き、「Edit Tags」にトリガーワードを入力して、「Apply changes to filtered images」をクリックします。

今回「zundamon」と入力しました。

これでトリガーワードの追加は完了です。

次に隣の「Remove」タブを開きます。

画像から抽出されたタグ一覧が表示され、並び替えや検索が可能です。

①Search Tags検索したいタグの文字列を入力
②Prefix入力した文字列が接頭辞にあるタグを抽出
③Suffix入力した文字列が接尾辞にあるタグを抽出
④Use regex正規表現を使用
⑤Sort by(並び替え)Alphabetical Order:A~Z
Frequency:タグの出現率
Length:タグの長さ(文字列)
Token Length:トークンとしての長さ
⑥Sort Order(並び順)Ascending:昇順
Descending:降順
⑦Select Tags削除するタグを選択

自分の好きなように並び替えや検索を行い、Select Tagsで削除するタグを選択してください。

なお、LoRA学習では削除したタグを強く学習します。ですので、一般的に画像に反映させたいタグをチェックして削除します。

今回はずんだもんの特徴である「green hair, green shorts, hair between eyes」などをチェックしました。

チェックしたら上にあるRemove selected tagsをクリックして、タグを削除してください。

この状態で画面左上にある「Save all changes」をクリックすれば、キャプションデータが作成されます。

中身を見ると、トリガーワードのzundamonが追加され、チェックしたタグが消えているのがわかります。

zundamon, 1girl, solo, looking at viewer, blush, smile, simple background, white background, closed mouth, :3, blush stickers, portrait, personification

このキャプションデータ使って、LoRA学習を行うことが可能です。

LoRA学習方法については別途解説した記事があるので、こちらを参考にしてみてください。

dataset-tag-editorはスタンドアローンでも使用可能

上記はStable Diffusion Web UIを起動しないと使えませんが、スタンドアローン版をインストールすると単体で使用できます。

拡張機能との違いは以下の通りです。

  • gradioによるバグを回避
  • 起動と実行が超高速
  • Interrogatorで使えるモデルが多い

LoRA学習をWeb UI以外で行う方は、スタンドアローン版の方が便利かもしれません。

dataset-tag-editor スタンドアローン版のインストール

インストールしたいフォルダに行き、空白部分を右クリックして「ターミナルを開く」を選択してください。

以下のコマンドをコピペして実行します。

git clone https://github.com/toshiaki1729/dataset-tag-editor-standalone.git

そうすると「dataset-tag-editor-standalone」をいうフォルダが作られるので、中にあるinstall.batを起動してください。

自動で必要なものがインストールされるので、終わったらlaunch_user.batを起動します。

うまく起動できるとURLが表示されます。Ctrl+左クリックで開いてください。

以下のようなUI画面が表示されればインストール完了です。

なお、2回目以降も「launch_user.bat」から起動できます。

インストールが上手くいかない場合

上記の方法だと私は以下のエラーで起動できませんでした。

'"C:\dataset-tag-editor-standalone\venv\Scripts\activate.bat"' は、内部コマンドまたは外部コマンド、
操作可能なプログラムまたはバッチ ファイルとして認識されていません。
Traceback (most recent call last):
File "C:\dataset-tag-editor-standalone\scripts\launch.py", line 90, in
prepare_environment()
File "C:\dataset-tag-editor-standalone\scripts\launch.py", line 81, in prepare_environment
run(f'"{python}" -m {torch_command}')
UnboundLocalError: local variable 'torch_command' referenced before assignment
続行するには何かキーを押してください . . .

公式に書いてある手動インストールを試したら直ったので、dataset-tag-editor-standaloneのフォルダで以下を実行してみてください。

python -m venv --system-site-packages venv
./venv/Scripts/activate
pip install -r requirements.txt

1行で仮想環境を作成、2行目で仮想環境をアクティブ化、3行目で必要な依存関係をインストールしています。

コピペでも問題ないですが、一気にやると3行目実行前に止まるのでEnterを押してください。不安な場合は1行ずつでも大丈夫です。

終わったらlaunch_user.batを起動すれば、UIが開けると思います。

使えるモデルやタグ解析速度が違うだけで、使い方は「dataset-tag-editorの使い方」と同じです。

dataset-tag-editorの使い方まとめ

今回はStable Diffusion Web UI、またはスタンドアローンで使えるdataset-tag-editorについて、紹介しました。

まとめ

dataset-tag-editorはキャプションデータが作れる
dataset-tag-editorはトリガーワードが追加できる
dataset-tag-editorはタグも一括で編集できる

キャプションデータを作成できるツールはいろいろありますが、今のところ一番使いやすい印象です。

とにかくキャプションデータを1つずつ編集するというのが手間だったので、dataset-tag-editorを使えばそれが秒で終わります。

以前紹介したkohya-sstaggerにはそういった機能がなかったので、LoRA学習を頻繁に行う方はdataset-tag-editorがあると便利かもしれません。

参考になれば幸いです。

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    Stable Diffusionを使った画像生成AIの情報をメインに発信しています。
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