【亲测免费】 ComfyUI-WD14-Tagger 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

ComfyUI-WD14-Tagger 项目的目录结构如下：

ComfyUI-WD14-Tagger/
├── custom_nodes/
│   └── ComfyUI-WD14-Tagger/
│       ├── wd14tagger.py
│       ├── pysssss.json
│       ├── requirements.txt
│       ├── README.md
│       ├── LICENSE
│       ├── models/
│       │   ├── wd-v1-4-convnext-tagger-v2.onnx
│       │   └── wd-v1-4-convnext-tagger-v2.csv
│       └── ...
└── ...

目录结构介绍

• custom_nodes/: 存放自定义节点的目录。
• ComfyUI-WD14-Tagger/: 项目的主要目录。
  • wd14tagger.py: 项目的启动文件。
  • pysssss.json: 配置文件，包含模型URL列表。
  • requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
  • README.md: 项目说明文档。
  • LICENSE: 项目许可证。
  • models/: 存放模型文件的目录。
    • wd-v1-4-convnext-tagger-v2.onnx: ONNX格式的模型文件。
    • wd-v1-4-convnext-tagger-v2.csv: 模型对应的标签文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 wd14tagger.py。该文件负责启动项目并执行图像标签识别任务。以下是启动文件的主要功能：

• 加载配置文件 pysssss.json。
• 初始化模型并加载模型文件。
• 处理输入图像并生成标签。
• 输出结果。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 pysssss.json。该文件包含模型URL列表和其他配置信息。以下是配置文件的主要内容：

• model_urls: 模型文件的URL列表。
• selected_tags: 模型对应的标签文件URL列表。
• onnxruntime: 使用的ONNX运行时配置。

配置文件示例：

{
  "model_urls": [
    "https://example.com/wd-v1-4-convnext-tagger-v2.onnx",
    "https://example.com/wd-v1-4-convnext-tagger-v2.csv"
  ],
  "selected_tags": [
    "https://example.com/wd-v1-4-convnext-tagger-v2.csv"
  ],
  "onnxruntime": "onnxruntime"
}

通过以上配置文件，项目可以自动下载所需的模型文件和标签文件，并进行相应的处理。