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、知识小结功能模块核心功能技术特点适用场景对比维度自动打标支持多风格标签生成自然语言/SD提示词格式中英文双语支持、自定义标签长度/触发词LoRa模型训练素材预处理效率对比自动打标 vs 人工耗时标签管理触发词追加/替换、中英文标签切换实时同步修改主标签与翻译标签联动适配不同训练需求如角色类模型需触发词灵活性支持覆盖/追加/替换操作翻译功能一键中英互译标签自动检测原语言、双版本并行生成非英语用户友好场景准确性AI翻译 vs 人工校对训练配置中英文标签训练模式切换数据集与训练任务直接关联如lora-2.3角色模型多语言模型训练优化效果对比中文标签 vs 英文标签训练结果可点击下方原文链接观看视频教程https://comfyit.cn/blog/243/?invite_codeTSH