主要功能

• 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

开发与改进

修改标签或预设

请编辑 data/tags/**/*.yaml 与 data/presets/**/*.yaml 文件。

拓广

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。

标签

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>

预设

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

精修

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。

标签

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

预设

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>

上传嵌入模型 (TI Embeddings)

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

上传超网络模型 (Hypernetworks)

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

开发环境

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

TODO

尚需改进之处：

• Masonry 与许多界面优化 (如 Collapse) 不兼容