Kohya_ss项目中WD14图像标签生成功能的问题与解决方案

问题背景

在Kohya_ss项目的最新版本(v23.1.1)中，用户报告了WD14图像标签生成功能出现故障的问题。该功能原本用于自动为训练数据集中的图像生成描述性标签，但在使用过程中遇到了技术障碍。

错误分析

当用户尝试使用WD14图像标签功能时，系统抛出了一个关键错误信息，指出Keras 3不再支持旧版模型格式。具体错误显示：

ValueError: File format not supported: filepath=wd14_tagger_model\SmilingWolf_wd-v1-4-convnextv2-tagger-v2. Keras 3 only supports V3 `.keras` files and legacy H5 format files (`.h5` extension).

这一错误表明，随着Keras框架升级到第3版，其对模型文件的兼容性发生了变化，不再支持旧版的SavedModel格式。

技术原因

问题的根源在于Keras 3的架构更新。Keras 3为了优化性能和统一接口，移除了对TensorFlow SavedModel格式的直接支持，仅保留了对新版.keras格式和传统H5格式的兼容。而WD14标签模型使用的是旧版格式，导致加载失败。

解决方案

项目维护者确认了两种可行的解决方法：

1. 使用ONNX格式：最新版本的WD14标签模型已经提供了ONNX格式的支持，这是一种跨平台的模型格式，兼容性更好。

2. 强制重新下载模型：在Kohya_ss的GUI界面中，提供了一个"Force Download"选项，勾选此选项可以强制系统重新下载兼容的模型文件。

操作指南

对于遇到此问题的用户，可以按照以下步骤操作：

1. 打开Kohya_ss的图像标签生成界面
2. 勾选"Force Download"选项
3. 确保选择使用ONNX格式的模型
4. 重新运行标签生成流程

预防措施

为了避免类似问题，建议用户：

• 定期更新Kohya_ss到最新版本
• 关注项目更新日志中关于依赖项变更的说明
• 在升级Keras等关键依赖前，检查其向后兼容性

总结

Kohya_ss项目中的WD14图像标签功能因Keras 3的格式兼容性变化而受到影响。通过使用ONNX格式或强制重新下载模型，用户可以解决这一问题。这提醒我们在深度学习项目中，框架升级可能带来的兼容性问题需要特别关注。