新一代LoRA训练打标神器：支持多种打标风格，中英双语标签自由切换，打标效率飙升！

凡是经常训练 LoRA 的人都知道——

给素材打标往往是决定模型质量的关键一步

标签质量的好坏，直接影响到最终 LoRA 模型的训练效果

而且不同的 LoRA 训练任务，

对标签的风格和语言表达要求也各不相同

如果完全依赖人工打标，不仅效率低下，还极其耗费精力

一、自动打标功能

1.打开数据集

新建数据集：在LoRA训练大师中点击"新建数据集"，可创建测试数据集（如命名为"test-AI搅拌手"）

添加素材：支持添加PNG等格式的图片素材作为训练数据，系统会自动识别素材文件信息（如0026.png等）

素材管理：可查看素材文件的大小、修改日期等信息，支持多选素材批量添加

2.自动打标

1）自动打标过程

打标类型：支持多种标签风格选择，包括：

Stable Diffusion提示词式

口语化描述式

简洁直述式

Danbooru标签（动漫风格）

e621/Rule34标签（特定领域）

参数设置：

随机度：控制生成标签的随机性

打标长度：决定生成标签的详细程度

最大token数：限制生成标签的长度

执行过程：点击"开始打标"后系统自动处理，会显示处理进度和当前处理的素材

效果优化：建议自动打标后人工校对，以获得更好的训练效果

3.中英文标签同时生成

翻译功能：支持将生成的英文标签自动翻译为中文

模型要求：需要提前将HY-MT1.5-1.8B模型放入工作空间的caption_models目录

操作流程：点击"中英翻译"-"开始翻译"，系统会自动生成中英文双语标签

完成提示：系统会显示"中文标签已生成，英文标签已生成"的完成状态

过程控制：支持随时停止翻译过程

4.中英文标签同时显示

显示切换：可在界面顶部选择显示中文标签或英文标签

同步编辑：修改主标签内容会自动同步到对应语言的标签文件

文件关联：

中文标签保存在zh.txt/zh.bt文件

英文标签保存在en.txt/en.bt文件

统一修改：支持通过"统一打标"功能批量添加触发词（如"AI搅拌手"）

修改方式：可选择追加到头部/尾部，或替换已有标签

5.配置训练任务

数据集选择：在训练配置中可选择已打标的数据集（如test_aijbs）

语言选择：可根据需要选择使用中文或英文标签进行训练

参数设置：

数据分辨率

重复次数

批次大小

采样设置等

任务管理：支持新建、复制、删除训练任务

任务类型：包含常规训练、采样、Loss模型等多种训练类型

二、知识小结

可点击下方原文链接观看视频教程👇

https://comfyit.cn/blog/243/?invite_code=TSH