KNX Tagger
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模型描述
KNX-Tagger
使用 Google 的 Gemini API 为 Stable Diffusion/Flux LoRA 训练进行图像标签生成的工具。
所有问题/功能请求需在 GitHub 上处理：
https://github.com/Ktiseos-Nyx/Knx-Tagger
需求
Python 3.10+
PyQt6
Google Gemini API 密钥（提供免费层级）
支持的模型：
gemini-2.5-flash、gemini-2.5-pro、gemini-flash-latest
功能
多种标签模式：
Danbooru 风格标签（逗号分隔）
自然语言描述
自定义提示（可填写您自己的指令）
专注标签偏差模式：
角色聚焦：强调角色细节、表情、姿势
风格聚焦：突出艺术技法、构图、光影
写实聚焦：详细环境与摄影元素
环境聚焦：场景上下文、设定、氛围
灵活工作流：
测试模式：先预览 10 张图片的标签
批量模式：处理整个文件夹
跳过已标记图片
标签过滤与排除
激活标签前置（用于 LoRA 触发词）
兼容 Kohya 输出：
与图像同目录生成
.txt或.caption文件完美适配 SD/Flux 训练流程
主题系统：
内置 213+ 个来自 KNX 系列的预设主题
支持 qt-material、unreal-stylesheet 和自定义 QSS
可搜索的主题选择对话框
完整的皮肤自定义文档
提供 Krita、GIMP、Photoshop、Affinity 和 Illustrator 的使用指南
成本追踪：
处理前预估 API 成本
使用高效的
gemini-2.5-flash模型并发处理（10 个工作线程）以提升速度
安装
推荐：作为包安装（带 knx-tagger 命令）
# 克隆仓库
git clone https://github.com/Ktiseos-Nyx/Knx-Tagger.git
cd Knx-Tagger
# 以可编辑模式安装
pip install -e .
# 现在可以从任意位置运行：
knx-tagger
替代方案 1：使用 venv（标准方式）
# 创建虚拟环境
python -m venv venv
# 激活环境
# macOS/Linux（bash/zsh）：
source venv/bin/activate
# macOS/Linux（fish shell）：
source venv/bin/activate.fish
# Windows：
venv\Scripts\activate
# 安装为包
pip install -e .
替代方案 2：使用 uv（更快，可选）
uv 是一个超快的 Python 包安装器——非必需，但如果您追求速度，强烈推荐！
# 安装 uv（如未安装）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 一键创建 venv 并安装
uv venv
source .venv/bin/activate # 或 .venv/bin/activate.fish（fish shell）
uv pip install -e .
获取您的 API 密钥
获取 Gemini API 密钥：
创建一个免费 API 密钥
配置 API 密钥（可选）：
cp .env.example .env # 编辑 .env 文件并添加您的密钥或者首次运行时直接输入密钥——应用程序会提示您保存以备后续使用！
使用方法
若已安装为包：
knx-tagger
或直接运行：
python main.py
# 或
python -m knx_tagger
注意： 您可能会在控制台看到类似 ALTS creds ignored. Not running on GCP... 的无害警告——这只是 Google 库提示您未在 Google Cloud Platform 上运行。可安全忽略，因为应用已正确使用 API 密钥认证。
工作流程：
选择包含图像的文件夹（支持 JPEG、PNG、WebP）
选择标签模式：
Danbooru：创意性、描述性标签
自然语言：完整句子描述
自定义：编写您自己的提示词
先测试： 在 10 张图片上运行，检查标签质量
批量处理： 确认满意后处理整个文件夹
输出： 每张图像旁生成
.txt或.caption文件
主题
KNX-Tagger 包含 213+ 个预设主题！通过顶部菜单中的 🎨 主题 访问。
浏览主题
点击 🎨 主题 打开主题选择器
按类别浏览或按名称搜索
双击即可立即应用主题
当前主题会高亮显示
创建自定义主题
想制作自己的 Winamp 风格皮肤？请查阅文档：
knx_tagger/themes/SKINNING_GUIDE.md— 完整的 QSS 样式参考knx_tagger/themes/WIDGET_LAYOUT_REFERENCE.md— 小部件位置模板参考knx_tagger/themes/SOFTWARE_SPECIFIC_GUIDES.md— Krita、GIMP、Photoshop 等软件的教程
主题分类
AI 主题（ChatGPT、Claude、Gemini、Llama）
复古 UI（MS-DOS、Windows XP、Mac OS 9、Linux 发行版）
游戏（原神、宝可梦、最终幻想、PlayStation）
美学风格（Vaporwave、Kawaii、霓虹、日落渐变）
食物与品牌（塔可钟、达美乐、可口可乐）
流行文化（小马宝莉、死侍、X战警、VTuber）
以及更多奇葩选项！
提示
Danbooru 模式 适合创建超出标准标签集的全新标签
批量前先测试 以确保提示词质量
跳过已存在 可避免重复标记已处理的图片
成本估算为近似值，实际费用可能略有不同
偏差模式 可帮助聚焦特定方面（角色、风格、环境、写实）
排除标签 可过滤 AI 生成标签中的不必要词汇
部分主题可能显示异常 — 它们最初是为 Dataset-Tools 设计的！
扩展
KNX-Tagger 设计为模块化：
knx_tagger/core/gemini_tagger.py— API 集成knx_tagger/utils/file_handler.py— 文件操作knx_tagger/ui/main_window.py— PyQt6 界面
易于集成到更大应用中，或作为库使用。
许可证
MIT