danbooru-diffusion-prompt-builder
danbooru-diffusion-prompt-builder 是一个专为 AI 绘画爱好者打造的在线“标签超市”，旨在简化 Danbooru 和 NovelAI 风格的提示词（Prompt）构建过程。它解决了用户在创作时面对海量英文标签难以检索、理解及组合的痛点，通过提供详细的中文释义、分类索引和直观配图，让用户能轻松找到并掌握所需标签。
该工具不仅支持即时搜索和权重调配，还内置了高级提示词工程功能，如动态编辑和交替词汇，帮助用户精细控制生成效果。此外，它集成了嵌入模型（Embeddings）和超网络（Hypernetworks）的索引与下载服务，并支持导入现有标签组合进行自动解析与优化。无论是刚接触 AI 绘画的新手，还是追求极致效果的专业设计师，都能利用其丰富的预设库和可视化界面快速上手。
其独特亮点在于将复杂的标签数据结构化、本地化，并提供了一套完善的社区协作机制，允许用户贡献标签说明、预览图及模型资源。danbooru-diffusion-prompt-builder 让提示词编写从枯燥的代码拼接转变为直观的创意组装，是提升 AI 绘画工作流效率的得力助手。
使用场景
一位二次元插画师正试图用 Stable Diffusion 生成一张具有“维多利亚风格蕾丝”细节的高质量角色立绘，但在构建提示词时陷入了瓶颈。
没有 danbooru-diffusion-prompt-builder 时
- 标签检索低效：需要在 Danbooru 维基百科和多个论坛间反复切换搜索，难以确认"victorian_lace"等特定英文标签的准确写法及中文含义。
- 权重调配盲目：全靠手动输入
(tag:1.2)语法来调整强调程度，缺乏可视化参考，往往经过数十次试错才能找到合适的权重平衡。 - 资源查找困难：想要使用特定的嵌入模型（Embedding）来增强蕾丝质感，却不知去哪里下载兼容的
.png格式文件，也不清楚该搭配哪些正向或反向标签。 - 复杂语法易错：尝试使用提示词编辑（Prompt Editing）或交替词汇功能时，因手动编写语法繁琐且容易出错，导致生成结果完全偏离预期。
使用 danbooru-diffusion-prompt-builder 后
- 一站式标签超市：直接在工具内通过中文搜索“维多利亚蕾丝”，即刻获得准确的英文标签、详细释义及效果配图，无需跨平台查阅。
- 可视化权重构建：利用内置的调节器直观地拖拽或输入数值来组合标签权重，并实时预览构建好的复杂提示词结构，大幅减少试错成本。
- 模型索引与推荐：在“嵌入模型”板块直接找到"Victorian Lace"模型，获取下载地址的同时，还能看到作者推荐的最佳搭配标签和训练步数。
- 高级工程支持：通过图形化界面轻松配置提示词编辑和交替词汇逻辑，自动生成符合 WebUI 标准的高级语法，确保复杂创意精准落地。
danbooru-diffusion-prompt-builder 将原本碎片化、高门槛的提示词工程转化为可视化的流水线操作，让创作者能专注于创意本身而非语法调试。
运行环境要求
- 未说明
未说明
未说明
快速开始
Danbooru 标签超市
主要功能
- 标签分类、释义与配图
- 即时搜索
- 构建标签组合并调配权重
- 支持调配高级标签工程（Prompt Editing / Alternating Words）
- 导入已有标签组合并自动匹配，支持解析复杂标签
- 预设（固定标签组合）整理、说明与配图
- 嵌入模型索引与下载
- 超网络模型索引与下载
开发与改进
修改标签或预设
请编辑 data/tags/**/*.yaml 与 data/presets/**/*.yaml 文件。
拓广
添加标签的最低标准是拥有标签的英文名与中文名。
对于标签名，请将下划线替换为空格。请注意不要与其他标签重复。使用 npm run dupcheck 或
yarn dupcheck 检查是否存在重复问题。
标签
name: <分类名>
category:
- <分类层级1>
- <分类层级2>
restricted: false # 是否限制级
content:
tag-name1: # 英文标签
name: <标签中文名1>
tag-name2: # 英文标签
name: <标签中文名2>
预设
name: <预设分类名>
category:
- <分类层级1>
- <分类层级2>
restricted: false # 是否限制级
content:
预设中文名:
description: 预设描述
content:
- tag1
- tag2
精修
一个优质标签应当拥有配图、说明、别名与 Danbooru Wiki 链接。
图片大小应当尽量符合 512px * 512px 以获得最佳显示效果。
请通过 npm run importimage <path> 或 yarn importimage <path> 将图片添加到公共目录。
这将会自动裁剪图片并进行适当的压缩。
使用 npm run importuncroppedimage <path> 或 yarn importuncroppedimage <path>
添加的图片将不经裁剪直接加入。适用于宽幅预设演示图。
请不要添加儿童色情相关、或违反 GitHub 使用协议的图片到项目中。
标签
name: <分类名>
category:
- <分类层级1>
- <分类层级2>
restricted: false # 是否限制级
content:
tag-name1: # 英文标签
name: <标签中文名1>
description: <标签说明>
wikiURL: <Danbooru Wiki 链接>
image: <图片 SHA256>
restricted: false # 是否限制级
预设
name: <预设分类名>
category:
- <分类层级1>
- <分类层级2>
restricted: false # 是否限制级
description: <预设分类说明>
content:
预设中文名:
description: 预设描述
content:
- tag1
- tag2
preview: # 预览图片 SHA256 (可选)
- <hash1>
- <hash2>
上传嵌入模型 (TI Embeddings)
嵌入模型只支持最新版图片格式（Save images with embedding in PNG chunks）。
为安全起见，暂不接受 .pt 模型文件。
.pt 格式的模型文件请通过 这个 Colab 笔记本 进行格式转换。
请通过 npm run importembedding <path> 或 yarn importembedding <path>
将模型图片添加到公共目录。然后，在 data/embeddings/**/*.yaml 创建描述文件。
# 调用该模型使用的命令 (模型图片左上角尖括号内容)
prompt: victorian-lace
# 模型名称
name: Victorian Lace
# 模型作者/来源
author: u/depfakacc @ Reddit
# 模型描述
description: 'A lace pattern that looks like it was made in the Victorian era.'
# 模型分类
category:
- 未分类
# 该模型对应的主模型名称
modelName: model-aa-waifu
# 该模型对应的主模型 Hash （显示在 WebUI 下拉框中的 Hash）
modelHash: '2037c511'
# 模型图片右下角 v 字符旁的数字
vectorSize: 10
# 模型图片右下角 s 字符旁的数字
steps: 675
# 模型文件的 SHA256 Hash
payloadHash: df0641662fb2fc8190a4508c34926243843484495e6d9b0e500f8a8e409aa84e
# 是否限制级 (可选)
restricted: false
# 推荐正向标签 (可选)
suggestPositive:
- cute
# 推荐反向标签 (可选)
suggestNegative:
- futa
上传超网络模型 (Hypernetworks)
超网络模型的描述文件位于 data/hypernetworks/**/*.yaml。
模型的演示图片上传流程与普通标签类似，其他项目与嵌入式模型类似。由于超网络模型本身体积较大，网站服务器与 GitHub 均无法存放，
请将 .pt 模型文件上传到我们的 HuggingFace 模型库，
并在描述文件中填写文件的下载地址。
prompt: demo-model # 模型内置英文名
name: 演示模型 # 模型中文名称
author: John Doe @ Tieba # 模型来源
category: # 模型分类
- 风景
modelName: demo model # 该模型对应的主模型名称
modelHash: 'deadbeef' # 该模型对应的主模型 Hash （显示在 WebUI 下拉框中的 Hash）
steps: 2600 # 模型内记录的训练步数
# 模型预览图的 SHA256 Hash (可选)
previewHash: 9b55d1f1a03861c01cd72b4952191660f87c7bc0e9a0dfc4447022852a2be147
# 模型文件的 HuggingFace 下载地址
payloadURL: https://huggingface.co/novelai-dev/DDPB-hypernetworks/resolve/main/demo.pt
# 推荐正向标签 (可选)
suggestPositive:
- demo tag
# 推荐反向标签 (可选)
suggestNegative:
- demo tag 2
开发环境
由于使用了部分 Pro 图标，构建该项目将需要 Font Awesome v6 Pro 授权， 并连接到 Font Awesome 私有 NPM 服务器。在开发过程中您可以暂时替换为 Free 图标。
# 安装依赖
yarn
# 启动开发服务器
yarn dev
# 构建项目
yarn build
TODO
尚需改进之处：
- Masonry 与许多界面优化 (如 Collapse) 不兼容
常见问题
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