上一篇完成的打标工作，是为了获取提示词，让AI认识和学习图片的特征。
因此，合适、恰当、无误的提示词，对最终模型效果是相当重要的。
Tag 如何优化
通过软件自动生成的 Tag 只是起到快速建立大体架构的作用，里面会涉及到一些识别错误、重复的词，以及一部分没有识别出来的图片特征。
因此，我们需要在自动生成 Tag 的基础上，再来对应一个个图片进行手动调整，
从而达到减少过度拟合，提高泛用性的效果。
Tag 的保留与删除
我们可以按照 主题+静态特征+动态特征+视角+环境+其他 的公式来考虑补充提示词。
主体：1woman
静态特征：blonde hair, blue eyes, red lips
动态特征：looking at viewer, smile
视角：upper body
环境：night
其他：Blurred background
关于 Tag 的是否要保留的原则：
首先要确定哪些特征需要保留？
要保留的特征，就不要记录特征 Tag；
不需要保留，想自定义的特征，记录 Tag
如何批量修改 Tag
BooruDatasetTagManager：https://github.com/starik222/BooruDatasetTagManager/releases
下载解压后，双击 BooruDatasetTagManager.exe 运行：
首选设置，修改系统语言、翻译语言：
加载图片文件夹，读取上一篇在 cybertronfurnace 生成的打标文件夹：
翻译所有标签：
显示标签出现次数：
接下来，就是通过这个软件， 认真细致地对各个图片的便签进行优化和调整。
是一件比较枯燥的事，需要有足够的耐心。
今天先分享到这里~
开启实践：SD绘画 | 为你所做的学习过滤