BooruDatasetTagManager 智能图像标注工具完全指南

BooruDatasetTagManager 是一款专为AI训练数据集设计的智能图像标注工具，支持超网络、嵌入、LoRA等多种AI模型的训练数据管理。该工具提供从基础标注到高级AI辅助的全方位功能，帮助用户高效管理图像数据集。

核心功能概述

BooruDatasetTagManager 具备三大核心功能：批量标签处理、AI辅助标注和多语言翻译支持。用户可以通过简单的图形界面完成复杂的标签管理任务，支持通配符匹配和正则表达式筛选，大幅提升标注效率。

工具采用模块化设计，分为客户端层（C# .NET 6）、AI服务层（Python 3.8+）和数据持久层，确保系统的稳定性和扩展性。

快速入门指南

环境准备与安装

首先需要克隆项目仓库：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/BooruDatasetTagManager

安装必要的运行环境：

• 安装 .NET 6.0 SDK
• 安装 Python 3.8+ 并配置AiApiServer依赖：

cd AiApiServer && pip install -r requirements.txt

首次使用流程

1. 导入图像数据：通过"文件→导入文件夹"选择包含图像的目录
2. 自动标注设置：在"AI标注→选择模型"中配置标注参数
3. 标签生成与编辑：使用内置AI服务生成标签并手动调整
4. 保存结果：通过"文件→保存所有更改"保存标注结果

高级功能详解

AI辅助标注系统

工具集成12种AI模型，包括DeepDanbooru、BLIP2、Florence2等，支持多模型联合标注。用户可以根据图像类型选择合适的模型组合，获得更准确的标注结果。

多语言翻译引擎

内置翻译系统支持日语、英语标签到中文的转换，采用Transformer架构确保语义准确性。翻译结果保存在Translations目录中，支持手动编辑和自定义词典。

权重标签管理

支持带权重的标签标注，通过调整权重滑块控制标签的重要性。系统自动将括号格式转换为权重值，便于与主流AI训练工具兼容。

系统配置与优化

性能调优建议

对于GPU内存有限的用户，建议调整批处理大小：

# 在AiApiServer/modules/interrogator.py中修改
self.batch_size = 2  # 根据GPU内存调整
self.use_half_precision = True  # 启用半精度推理

自定义配置

通过修改App.config文件可以定制化工具行为：

<setting name="DefaultInterrogator" value="deep_danbooru" />
<setting name="MaxTagsPerImage" value="15" />

常见问题解决

服务启动问题

如果AI服务启动失败，检查端口配置：

• 修改AiApiServer/settings.py中的server_port参数
• 确保所需端口未被其他程序占用

模型加载问题

遇到CUDA内存不足错误时：

• 降低批处理大小
• 启用CPU模式（性能会下降但稳定性提升）
• 检查模型文件完整性

翻译服务配置

对于无法访问Google翻译的用户：

• 在设置中切换为中文翻译服务
• 手动编辑Translations目录下的翻译文件

扩展与二次开发

自定义模型集成

开发者可以通过实现标准接口集成自定义模型：

class CustomTagger(BaseInterrogator):
    def __init__(self):
        self.model = load_custom_model()
    
    def interrogate(self, image):
        return self.model.predict(image)

界面定制

支持颜色方案自定义，通过编辑ColorScheme.json文件修改界面外观。用户可以根据偏好创建个性化界面风格。

最佳实践建议

1. 定期备份：通过"文件→导出数据库"功能定期备份标签数据
2. 模型选择：根据图像类型选择合适的AI模型组合
3. 质量控制：设置合适的置信度阈值（推荐0.75）
4. 版本管理：保持工具和模型的最新版本以获得最佳性能

BooruDatasetTagManager 为AI训练数据管理提供了完整的解决方案，从基础标注到高级AI辅助功能，满足不同层次用户的需求。通过合理配置和优化，可以显著提升数据集构建的效率和质量。