【Stable Diffusion】图片批量自动打标签、标签批量修改（BLIP、WD14）用于训练SD或者LoRA模型
1. 引言
在使用 Stable Diffusion 或 LoRA 进行图像生成时，高质量的标注数据是训练成功模型的关键。然而，手动为大量图像打标签不仅耗时，而且容易出现标注不一致的情况。借助 BLIP（Bootstrapping Language Image Pretraining）和 WD14（一个强大的视觉-文本模型），我们可以实现图片的批量自动打标签，且能够高效地批量修改标签，从而为训练 Stable Diffusion 或 LoRA 模型提供高质量的数据。
本文将介绍如何使用 BLIP 和 WD14 模型自动为图像打标签，如何批量修改标签，最终将其应用于 Stable Diffusion 或 LoRA 模型的训练过程中。
2. 环境准备
为了顺利完成这个流程，我们需要一些基本的环境和工具：
- 操作系统：Linux 或 Windows（推荐使用 WSL）。
- Python 版本：3.8 或更高。
- 硬件要求：建议使用 NVIDIA GPU 加速模型推理，尤其是图像标注部分。
依赖库：
- Transformers：用于加载预训练的文本-图像模型。
- torch：深度学习框架。
- PIL：用于图像处理。
- diffusers：用于 Stable Diffusion 模型的加载和使用。
安装依赖：
pip install torch transformers diffusers pillow datasets3. BLIP 和 WD14 模型概述
3.1 BLIP 模型
BLIP 是一个先进的视觉-语言预训练模型，它结合了视觉理解与语言生成能力，能够在输入图像时生成相关的文本描述。BLIP 在图像标签生成方面表现出了很好的能力，适用于图片自动标注。
3.2 WD14 模型
WD14（即 CLIP 变种模型）是一种多模态模型，能够理解图像和文本之间的关系，广泛用于图像分类、检索和标签生成任务。WD14 可以帮助我们为图像生成详细的标签，进一步提升训练数据集的质量。
4. 图片批量自动打标签
在这一部分，我们将展示如何使用 BLIP 和 WD14 模型对图片进行批量自动打标签。假设我们已经拥有一个图片文件夹，并希望为每张图像生成标签。
4.1 加载 BLIP 模型进行标签生成
首先，加载 BLIP 模型并准备图片，使用该模型生成描述性标签。
from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration
from PIL import Image
import os
# 加载 BLIP 模型和处理器
processor = BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")
model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")
def generate_label(image_path):
# 打开图像文件
raw_image = Image.open(image_path).convert('RGB')
# 处理图像并生成标签
inputs = processor(raw_image, return_tensors="pt")
out = model.generate(**inputs)
# 解码生成的标签
description = processor.decode(out[0], skip_special_tokens=True)
return description
# 批量处理文件夹中的图片
image_folder = "path_to_your_images"
labels = {}
for filename in os.listdir(image_folder):
if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):
image_path = os.path.join(image_folder, filename)
label = generate_label(image_path)
labels[filename] = label
# 输出生成的标签
for filename, label in labels.items():
print(f"Image: {filename}, Label: {label}")在此代码中，generate_label() 函数负责处理每张图像，并返回该图像的描述性标签。我们通过遍历图像文件夹中的图片，批量生成标签，并将每张图像的标签保存在字典 labels 中。
4.2 使用 WD14 模型进一步优化标签
WD14 模型在图像-文本匹配任务上表现优异。通过使用 WD14，我们可以优化标签生成的质量，确保标签更加精准和多样化。
from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel
# 加载 CLIP 模型和处理器
clip_processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
clip_model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
def generate_clip_labels(image_path):
# 打开图像文件
raw_image = Image.open(image_path).convert('RGB')
# 处理图像并生成标签
inputs = clip_processor(images=raw_image, return_tensors="pt", padding=True)
outputs = clip_model.get_text_features(**inputs)
# 将图像特征转化为标签
# 这里可以使用某种方式将特征映射到标签空间
# 例如，我们可以直接进行简单的分类推理
return outputs
# 示例
image_path = "path_to_an_image.jpg"
generate_clip_labels(image_path)通过 CLIP 模型，我们可以获得更丰富的图像特征，并与文本进行匹配，进一步优化自动打标签的结果。
5. 批量修改标签
有时我们需要批量修改图像标签，比如通过模板生成或者人工校正错误标签。我们可以根据需要修改现有标签。
5.1 批量修改标签代码示例
def modify_labels(labels, modification_rules):
"""
根据给定的修改规则批量修改标签
:param labels: 原始标签字典
:param modification_rules: 标签修改规则（例如：替换某些关键词）
:return: 修改后的标签字典
"""
modified_labels = {}
for filename, label in labels.items():
modified_label = label
for old_word, new_word in modification_rules.items():
modified_label = modified_label.replace(old_word, new_word)
modified_labels[filename] = modified_label
return modified_labels
# 示例：批量替换标签中的某些词汇
modification_rules = {"beach": "sea", "sunset": "dusk"}
modified_labels = modify_labels(labels, modification_rules)
# 输出修改后的标签
for filename, label in modified_labels.items():
print(f"Image: {filename}, Modified Label: {label}")在这个示例中，modify_labels() 函数根据给定的规则（如替换标签中的某些词汇）批量修改标签。你可以根据具体需求调整修改规则，例如增加、删除或替换标签中的特定词汇。
6. 用于训练 Stable Diffusion 或 LoRA 模型的数据准备
当你已经为所有图像生成了标签，并进行了批量修改，你可以将这些标签与图像数据结合，创建用于 Stable Diffusion 或 LoRA 模型的训练数据集。通常，训练数据集需要包括图像文件和对应的文本标签。
6.1 构建训练数据集
import json
def create_training_data(image_folder, labels, output_file="training_data.json"):
training_data = []
for filename, label in labels.items():
image_path = os.path.join(image_folder, filename)
training_data.append({"image": image_path, "label": label})
with open(output_file, "w") as f:
json.dump(training_data, f, indent=4)
# 创建训练数据集
create_training_data(image_folder, modified_labels)此代码将图像路径和标签配对，并保存为 JSON 格式，供后续的 Stable Diffusion 或 LoRA 模型训练使用。
7. 结语
通过本教程，你学习了如何利用 BLIP 和 WD14 模型进行图片的批量自动打标签和标签批量修改的流程。你还学会了如何将这些标签与图像数据结合，构建适用于 Stable Diffusion 或 LoRA 模型的训练数据集。这些技术将大大提高你在图像生成和深度学习模型训练中的效率和准确性。希望通过本教程，你能够更好地利用 AIGC 技术，为自己的项目提供强大的支持！
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