上一篇完成的打标工作，是为了获取提示词，让AI认识和学习图片的特征。

因此，合适、恰当、无误的提示词，对最终模型效果是相当重要的。

Tag 如何优化

通过软件自动生成的 Tag 只是起到快速建立大体架构的作用，里面会涉及到一些识别错误、重复的词，以及一部分没有识别出来的图片特征。

因此，我们需要在自动生成 Tag 的基础上，再来对应一个个图片进行手动调整，

从而达到减少过度拟合，提高泛用性的效果。

Tag 的保留与删除

我们可以按照 主题+静态特征+动态特征+视角+环境+其他 的公式来考虑补充提示词。

主体：1woman

静态特征：blonde hair, blue eyes, red lips

动态特征：looking at viewer, smile

视角：upper body

环境：night

其他：Blurred background

关于 Tag 的是否要保留的原则：

首先要确定哪些特征需要保留？

• 要保留的特征，就不要记录特征 Tag；

• 不需要保留，想自定义的特征，记录 Tag

如何批量修改 Tag

BooruDatasetTagManager：https://github.com/starik222/BooruDatasetTagManager/releases

下载解压后，双击 BooruDatasetTagManager.exe 运行：

首选设置，修改系统语言、翻译语言：

加载图片文件夹，读取上一篇在 cybertronfurnace 生成的打标文件夹：

翻译所有标签：

显示标签出现次数：

接下来，就是通过这个软件， 认真细致地对各个图片的便签进行优化和调整。

是一件比较枯燥的事，需要有足够的耐心。

今天先分享到这里~

---

开启实践：SD绘画 | 为你所做的学习过滤