希望帮到更多的人
首先，想要就去掉，不想要就保留，这个太片面，没有把原理说透，很多教你炼的其实都这样，我之前也没搞懂炼了几炉大份
重新说一遍打tag，本质上打tag是去客观描述你的图片，这么说，你图片里有什么，你先全部描述出来，然后你要区分类型
比如1girl，black eyes，这种的属于对角色本身的一个描述，包括衣着，外在特点，动作，全都是
4K，1080p，画师tag，类似于这种的提示词
属于是
画面质量词
剩下的就是背景提示词了，从夕阳这种光线上的到房间这种场景的都属于背景提示词
然后确定你要的是什么，现在有三大类型的提示词了，这次你要的是画风，那么让模型专注于学习画风呢，有个词叫排除项应该很好理解，你所打的tag其实就是模型在读到tag时，他会根据tag理解这个图里有什么，比如你打了1girl，那模型就会看看图里有没有1girl，如果有，那么模型就不会把1girl属性学进触发词里，这就是学习过程中的排除项，模型不会把tag里他认识的东西学进触发词里
重点，tag排除项的前提是，模型要认识这个tag，那要是不认识怎么办呢
这其实也就是触发词为什么要选一个模型不认识的词的原因，模型如果不认识这个tag，那这个tag属于是“收纳不认识的东西”的tag
说到这里应该已经很好理解了，你想要画风，就把画面相关的tag删掉，把人物特点和背景写的细致一些减少垃圾被学进去的概率，这样模型就会把人物和背景之外的东西学进触发词里
那要是人物lora是不是把人物相关的删掉就可以了？
其实不全是，人物lora首先核心是泛化，也就是在各种场景下都能稳定触发，所以tag要留着1girl这种过于鲜明的提示词，想象一下，如果你把1girl删了，那么模型没有读到1girl，就会把这个人物数量给学进你的角色lora里，结果就是你在使用触发词的时候，里面包含有1girl的属性，导致你在生成多人图的时候效果不够理想，因为1girl的属性和你的多人提示词矛盾了，这个属性就不够泛化，所以要写进tag防止学进触发词
另外还有一点，绝大部分的质量提示词（除画师tag外），对于现在的lora训练来说基本都没用甚至是垃圾
大头辉夜
镇楼
。

原图背景如果比较干净可以保留吗？

通俗易懂

想练一个角色lora，自动打的标，我修改后就剩下：触发词（一个无意义的缩写），1girl，角色的表情，一些其他的物品，背景，也就是删掉了角色外貌特征和衣服饰品特征，这样就可以了吧

cy大佬我想要练一个动作lora但是那个动作很冷门也没有专门的tag我现在都只找到两张图，方向也是相反的一个朝左一个朝右，这种情况下我可以通过ai把这两张图的细节什么的做一下修改生成多的几张图来练吗？

我感觉用角色lora总是导致细节上有一点问题。比如嘴唇，眼睛模糊。而我练出的lora比civiai上相同的角色的lora对细节的影响会更大一点。这和提示词有关系吗？或者是图片问题更大。

也就是说练画风的话需要打全标吗

话说有个让对话AI用json格式来解析图片, 用来反推生图提示词的方法, 就是那些本体是个啥啥啥, 外观XXX动作XXX镜头构图渲染blabla一大串很规范化的形式.
这种形式可以用在炼丹的tag文本里吗?

那模型打了和韩国人的标签，我应不应该删掉呢？像是头发颜色和瞳孔颜色这种就要保留是吗？

请问一下大佬~我练人物lora，只要脸。比如眼睛颜色，高鼻子啥的是不是就要删除？其他的头发啊，衣服啊什么的打算以后能随意更换就要标注出来？像头发颜色，发型，妆容，衣服款式，颜色，背景这些以后需要控制变换的元素都要标注出来是吗？

自然语言怎么处理打标？

有个问题请教一下，打tag时同时有：裙子，连衣裙，紫色裙子。这种词意相近的描述，打tag是越详细越好(三个tag都打上)，还是只打上最主要的(只打裙子)tag就好？还是说要根据炼的lora类型不同，需要分开讨论？

也就是说如果我要训练画风LORA，那么我只需要使用WD14反推提示词然后删掉所有的风格类提示词就可以了？

好帖，收藏了

好思路，之前从来没有考虑过已存在tag会污染目标tag学习的问题