KNX Tagger

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モデル説明

KNX-Tagger

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Stable Diffusion/Flux LoRAトレーニング用に、GoogleのGemini APIを使用した画像タグ付けツール。

すべての問題/要望はGitHubで対応してください:

https://github.com/Ktiseos-Nyx/Knx-Tagger

要件

  • Python 3.10+

  • PyQt6

  • Google Gemini APIキー(無料プラン利用可)

  • 対応モデル:gemini-2.5-flashgemini-2.5-progemini-flash-latest

機能

  • 複数のタグ付けモード:

    • Danbooruスタイルのタグ(カンマ区切り)

    • 自然言語キャプション

    • 独自の指示を含むカスタムプロンプト

  • 集中タグ付け用バイアスモード:

    • キャラクター重視:キャラクターの詳細、表情、ポーズを強調

    • スタイル重視:芸術的技法、構図、照明を強調

    • リアルさ重視:環境・写真的要素を詳細にタグ付け

    • 環境重視:シーンのコンテキスト、設定、雰囲気

  • 柔軟なワークフロー:

    • テストモード:最初に10枚の画像でタグをプレビュー

    • バッチモード:フォルダ全体を処理

    • 既にタグ付けされた画像をスキップ

    • タグのフィルタリングと除外

    • アクティベーションタグの前置(LoRAトリガー用)

  • Kohya互換出力:

    • 画像と同時に.txtまたは.captionファイルを生成

    • SD/Fluxトレーニングワークフローに最適

  • テーマシステム:

    • KNXコレクションから213以上の事前作成テーマ

    • qt-material、unreal-stylesheet、カスタムQSS対応

    • 検索可能なテーマセレクターダイアログ

    • カスタムテーマ作成のための完全なスキンニングドキュメント

    • Krita、GIMP、Photoshop、Affinity、Illustratorのガイド

  • コスト追跡:

    • 処理前にAPIコストを推定

    • 効率的なgemini-2.5-flashモデルを使用

    • 高速化のため並列処理(10ワーカー)

インストール

推奨:パッケージとしてインストール(knx-taggerコマンド利用)

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/Ktiseos-Nyx/Knx-Tagger.git
cd Knx-Tagger

# エディタブルモードでインストール
pip install -e .

# これでどこからでも実行可能:
knx-tagger

代替1:venvを使用(標準)

# 仮想環境を作成
python -m venv venv

# 有効化
# macOS/Linux(bash/zsh):
source venv/bin/activate

# macOS/Linux(fish shell):
source venv/bin/activate.fish

# Windows:
venv\Scripts\activate

# パッケージとしてインストール
pip install -e .

代替2:uvを使用(高速、オプション)

uv は驚異的な速さのPythonパッケージインストーラーです。速度を重視する場合はオプションですが推奨します!

# uvをインストール(未インストール時)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 一度にvenvを作成してインストール
uv venv
source .venv/bin/activate  # fish shellの場合は .venv/bin/activate.fish
uv pip install -e .

APIキーの取得

  1. Gemini APIキーを取得:

  2. APIキーの設定(オプション):

    cp .env.example .env
    # .envを編集してキーを追加
    

    または、最初に実行時にプロンプトに表示されたら直接入力してください。アプリは自動で保存を提案します!

使用方法

パッケージとしてインストールした場合:

knx-tagger

または直接実行:

python main.py
# または
python -m knx_tagger

注意: コンソールに ALTS creds ignored. Not running on GCP... といった無害な警告が表示されることがあります。これはGoogleのライブラリがGCP上ではないことを通知しているだけであり、問題ありません。アプリはAPIキー認証を使用しており、正しく動作しています。

ワークフロー:

  1. 画像が含まれるフォルダを選択(JPEG、PNG、WebP対応)

  2. タグ付けモードを選択:

    • Danbooru:創造的で説明的なタグ

    • 自然言語:完全な文のキャプション

    • カスタム:独自のプロンプトを入力

  3. まずテスト: 10枚の画像で処理し、品質を確認

  4. バッチ処理: 満足したらフォルダ全体をタグ付け

  5. 出力: 各画像と同時に.txtまたは.captionファイルを生成

テーマ

KNX-Taggerには213以上の事前作成テーマが含まれています!上部メニューの**🎨 テーマ**からアクセスできます。

テーマの閲覧

  • 🎨 テーマをクリックしてテーマセレクターを開く

  • カテゴリで閲覧するか、名前で検索

  • ダブルクリックで即座にテーマを適用

  • 現在のテーマはハイライト表示

カスタムテーマの作成

Winampスタイルのスキンを作りたいですか?ドキュメントをご確認ください:

  • knx_tagger/themes/SKINNING_GUIDE.md - 完全なQSSスタイル参照

  • knx_tagger/themes/WIDGET_LAYOUT_REFERENCE.md - テンプレート作成のためのウィジェット配置

  • knx_tagger/themes/SOFTWARE_SPECIFIC_GUIDES.md - Krita、GIMP、Photoshopなどへのチュートリアル

テーマカテゴリ

  • AIテーマ(ChatGPT、Claude、Gemini、Llama)

  • レトロUI(MS-DOS、Windows XP、Mac OS 9、Linuxディストリビューション)

  • ゲーム(原神、ポケットモンスター、ファイナルファンタジー、プレイステーション)

  • エステティック(バイパーウェイブ、カワイイ、ネオン、夕焼けグラデーション)

  • 食品・ブランド(タコベル、ドミノ・ピザ、コカ・コーラ)

  • ポップカルチャー(MLP、デッドプール、X-Men、VTuber)

  • その他多数のクレージーなオプション!

ヒント

  • Danbooruモードは、標準のbooruセットを超えた新しいタグを生み出すのに最適

  • バッチ処理前にテストしてプロンプトの品質を確認

  • 既存のタグをスキップして重複タグ付けを防ぐ

  • コスト推定はあくまで目安。実際のコストは異なる可能性あり

  • バイアスモードは特定の要素(キャラクター、スタイル、環境、リアルさ)に集中するのに役立つ

  • 除外タグでAI生成タグから不要な用語をフィルタリング

  • 一部のテーマは見た目が乱れている場合があります。これらは元々Dataset-Tools用にデザインされました!

拡張

KNX-Taggerはモジュラー設計されています:

  • knx_tagger/core/gemini_tagger.py - API統合

  • knx_tagger/utils/file_handler.py - ファイル操作

  • knx_tagger/ui/main_window.py - PyQt6インターフェース

他のアプリケーションに簡単に統合したり、ライブラリとして使用できます。

ライセンス

MIT

このモデルで生成された画像

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