nai3_train

如果你需要使用nai3生成的图片来批量训练你的SD模型，那我想你需要这个项目。

nai3生成的图片，一键生成、打标和处理脚本

原理1：从prompt_folder随机抽取txt作为prompt批量生成随机素材

把你的打标txt变成你的随机提示词库！

原理2：从json中随机抽取角色生成随机角色，或者按顺序生成所有角色

备注：欢迎提出新功能，脚本还在不断优化中

安装运行环境

python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

一些常见的报错：

500：服务器拥挤，novelai的问题

429：多人同时生成图片，请检查是否只有你一个人在使用

402：可能是账号没钱，或者token失效，建议换一个账号

401：登录凭据不正确，更换token

random_characetrs.py保存第一个图像时报错：小bug，保存第一个时必定失败，后面就正常了

！！！注：token路径那里，要创建一个token.txt，并把token放进去

支持的所有采样器列表

            "k_euler",
            "k_euler_ancestral",
            "k_dpmpp_2s_ancestral",
            "k_dpmpp_2m",
            "k_dpmpp_sde",
            "ddim_v3",

生成的随机角色效果：

图一

图二

图三：

图四：

生成的随机素材效果：

图四：

图五：

开源随机提示词库

海量txt随机提示词，解压后放进prompt_folder即可。

一、 4K高质量提示词库：https://huggingface.co/datasets/windsingai/random_prompt/resolve/main/prompt_4k.zip

特点：人工整理，良品率高，安全性高，只有2%的nsfw

内容：以人物和构图为主

来源：修改自尤吉的AID训练集的打标文件

二、 20w高质量提示词库：https://huggingface.co/datasets/windsingai/random_prompt/resolve/main/prompt_20W.zip

特点：真实图片反推，数量多，二次元浓度高，足够泛化，约有20%的nsfw

内容：题材很多，考虑到danbooru的构成，主要还是以女性为主

来源：从 https://danbooru.donmai.us/ 批量爬取，修改自杠杠哥的20W训练集

新功能：随机/按顺序生成指定角色的图片

原理，从json读取角色名，生成图片

本仓库内置包括原神、明日方舟、fgo等多个主流游戏的随机角色库。

例：使用通过读取.\json\genshin.json 文件，实现随机原神角色生成。

json文件的结构，以genshin.json为例：

{
  "role": [
    "noelle_(genshin_impact)",
    "faruzan_(genshin_impact)",
    "角色1",
    "角色2",
    "角色3",
    .....
  ]

下面为random_characetrs.py脚本的部分代码：



# 用户自定义 角色 JSON 文件的路径
characters_path = r".\json\test_game_bluearchive.json"
# 生成图像文件的保存路径
folder_path = ".\output"
# 选择读取方式
read_mode = 1  # -1为随机读取，1为按顺序读取

# 设置角色优先级
role_priority = 1  # 默认为0时不生效,选择1时，把角色词优先放prefix 前面

# 选择 seed
seed = -1  # 默认随机 seed，默认随机 seed，不填或者设置为-1时为随机seed

token = ""  # token 自己获取
# 生成多张图像并保存
num_images = 50  # 要生成的图像数量
batch_size = 10  # 每批次生成的图像数量
retry_delay = 20  # 每批次生成后的休眠时间（单位：秒）

sleep_time = 10  # 每批次生成后的休眠时间（单位：秒）

retry_delay = 60  # 因为报错中断，脚本的重新启动时间（单位：秒）
prefix = "best "  # 加在提示词前面的固定画风词或质量词
negative_prompt = " nsfw, lowres" # 负面提示词

参数说明：

self.token：生图必需的token，授权令牌。获取方式如下：
- 在网页（https://novelai.net）中登录你的 NovelAI 账号
- 打开控制台 (F12)，并切换到控制台 (Console) 标签页
- 输入下面的代码并按下回车运行：
```
console.log(JSON.parse(localStorage.session).auth_token)
```
- 输出的字符串就是你的授权令牌
characters_path：角色 JSON 文件的路径，从这个 JSON随机抽取角色生成
read_mode ：选择读取json里面的角色的方式，-1为随机读取，1为按顺序读取
prefix：默认前缀，自定义的质量词或者固定的画家风格
role_priority：设置角色优先级，默认不生效，当选择1时，把角色词优先放prefix前面
seed：种子，默认随机 seed，不填或者设置为-1时为随机seed
negative_prompt：负面提示词
num_images：生成图片的总数量
batch_size：每批次生成的图像数量
sleep_time：每批次生成后的休眠时间（单位：秒）
retry_delay：脚本遇到异常中断后，重新自动启动的时间（单位：秒）

运行命令：Python random_characetrs.py

1. 读取随机提示词库，批量生成随机nai3图片

以下为 random_prompt.py脚本的部分代码

...

# 生成图像文件的保存路径
folder_path = ".\output"
# 抽取随机txt文件的路径
prompt_folder = ".\prompt"

# 固定的前缀
prefix = " best quality, amazing quality, very aesthetic "

token = xxxx"  # 设置 API 的访问令牌

num_images = 100  # 要生成的总图像数量
batch_size = 10  # 每批次生成的图像数量
retry_delay = 20  # 每批次生成后的休眠时间（单位：秒）

sleep_time = 10  # 每批次生成后的休眠时间（单位：秒）

retry_delay = 60  # 因为报错中断，脚本的重新启动时间（单位：秒）

negative_prompt = " nsfw" # 默认的负面提示词

必填参数：

self.token：生图必需的token，授权令牌。获取方式如下：
- 在网页（https://novelai.net）中登录你的 NovelAI 账号
- 打开控制台 (F12)，并切换到控制台 (Console) 标签页
- 输入下面的代码并按下回车运行：
```
console.log(JSON.parse(localStorage.session).auth_token)
```
- 输出的字符串就是你的授权令牌
prompt_folder：从这个文件夹里面随机抽取TXT，作为提示词
prefix：默认前缀，自定义的质量词或者固定的画家风格
negative_prompt：负面提示词
num_images：生成图片的总数量
batch_size：每批次生成的图像数量
sleep_time：每批次生成后的休眠时间（单位：秒）
retry_delay：脚本遇到异常中断后，重新自动启动的时间（单位：秒）

运行命令：Python random_prompt

2. 读取图片信息，并生成txt同名文件

运行命令：Python nai3tagger.py

然后按提示输入要处理的文件夹路径即可

3. 去掉txt文件中的前缀`prefix` ，绑定画风

以下是脚本的部分代码：

import os

prefix = "amazing quality,  artist:xxx, year 2023, "

dirpath = r".\output_nsfw

prefix：默认前缀，要去掉的质量词或者固定的画家风格
dirpath：要处理的文件夹路径

运行命令：Python clear.py

4. 去掉txt文件中的非法字符，比如😄🙃

txt文件中的部分非法字符，可能会令训练发生报错，训练脚本无法读取txt，因此，去掉非法字符是必需的

以下是脚本的部分代码

# 指定含有非 UTF-8 编码字符的文件所在目录
directory_path = r".\data"

# 指定目标文件夹路径，用于存放移动后的文件
destination_path = r".\data"

directory_path：指定含有非 UTF-8 编码字符的文件所在目录
destination_path：指定目标文件夹路径，用于存放移动后的文件

运行命令：Python UTF-8.py

5. 去掉图片中的水印（测试功能）

5.1 去掉在图片底部的水印

这是cut.py脚本的部分代码

...
# 源图片路径
source_path = r".\output\sfw_6000"

# 新文件夹路径
output_path = r".\output\sfw_6000_cropped"

# 创建新文件夹
os.makedirs(output_path, exist_ok=True)

# 获取源图片路径下的所有文件
files = [f for f in os.listdir(source_path) if f.endswith(".png")]

# 进度条
progress_bar = tqdm(total=len(files), desc="Processing images")

# 遍历源图片路径下的所有文件
for filename in files:
    # 加载图片
    image_path = os.path.join(source_path, filename)
    image = Image.open(image_path)

    # 裁剪底部100像素
    cropped_image = image.crop((0, 0, 832, 1116))

    # 生成新文件路径
    output_file = os.path.join(output_path, filename)

    # 保存裁剪后的图片到新文件夹
    cropped_image.save(output_file)

  ...

参数说明：

source_path：源图片路径
output_path：新文件夹路径

运行命令：Python cut.py

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支持的所有采样器列表

生成的随机角色效果：

生成的随机素材效果：

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新功能：随机/按顺序生成指定角色的图片

1. 读取随机提示词库，批量生成随机nai3图片

2. 读取图片信息，并生成txt同名文件

3. 去掉txt文件中的前缀`prefix` ，绑定画风

4. 去掉txt文件中的非法字符，比如😄🙃

5. 去掉图片中的水印（测试功能）

5.1 去掉在图片底部的水印

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1. 读取随机提示词库，批量生成随机nai3图片

2. 读取图片信息，并生成txt同名文件

3. 去掉txt文件中的前缀prefix ，绑定画风

4. 去掉txt文件中的非法字符，比如😄🙃

5. 去掉图片中的水印 （测试功能）

5.1 去掉在图片底部的水印

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