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forked from [https://github.com/picobyte/stable-diffusion-webui-wd14-tagger]()
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## install
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python -m venv venv
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source venv/bin/activate
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pip install -r requirements.txt
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```
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## usage
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usage: run.py [-h] (--dir DIR | --file FILE) [--threthold THRETHOLD] [--ext EXT]
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[--model {wd14-vit.v1,wd14-vit.v2,wd14-convnext.v1,wd14-convnext.v2,wd14-convnextv2.v1,wd14-swinv2-v1,wd-v1-4-moat-tagger.v2,mld-caformer.dec-5-97527,mld-tresnetd.6-30000}]
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options:
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-h, --help show this help message and exit
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--dir DIR ディレクトリ内の画像すべてに予測を行う
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--file FILE ファイルに対して予測を行う
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--threthold THRETHOLD
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予測値の足切り確率（デフォルトは0.35）
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--ext EXT dirの場合にキャプションファイルにつける拡張子
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--model {wd14-vit.v1,wd14-vit.v2,wd14-convnext.v1,wd14-convnext.v2,wd14-convnextv2.v1,wd14-swinv2-v1,wd-v1-4-moat-tagger.v2,mld-caformer.dec-5-97527,mld-tresnetd.6-30000}
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予測に使用するモデル名
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single file
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python run.py --file image.jpg
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batch execution
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python run.py --dir dir/dir
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## Support Models
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python run.py --file image.jpg --model wd14-vit.v1
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python run.py --file image.jpg --model wd14-vit.v2
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python run.py --file image.jpg --model wd14-convnext.v1
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python run.py --file image.jpg --model wd14-convnext.v2
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python run.py --file image.jpg --model wd14-convnextv2.v1
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python run.py --file image.jpg --model wd14-swinv2-v1
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python run.py --file image.jpg --model wd-v1-4-moat-tagger.v2
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python run.py --file image.jpg --model mld-caformer.dec-5-97527
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python run.py --file image.jpg --model mld-tresnetd.6-30000
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