stable-diffusion-webui-blip2-captioner

给SD训练图自动写描述,省下手写标签的时间

stable-diffusion-webui-blip2-captioner 是一个为 AUTOMATIC1111 的 Stable Diffusion WebUI 设计的扩展插件,它集成了 BLIP2 图像描述模型,用于自动生成图像的文字描述(caption)。该工具主要解决 Stable Diffusion 用户在训练自定义模型(如 Dreambooth、LoRA)时,需要为大量训练图片手动编写描述标签的痛点。通过调用 BLIP2 模型,它可以批量、快速地为图像生成自然语言描述,并支持将生成的描述直接保存为文本文件或写入图像元数据,方便后续用于模型微调或图像检索。核心能力包括:支持多种 BLIP2 模型变体(如 Flan-T5、OPT)、可调整描述长度和生成参数、提供 WebUI 界面集成、支持批量处理文件夹中的图像。作为早期项目,它功能聚焦,但安装和依赖配置相对复杂。

开源 free 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 60
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类图像生成
开发团队p1atdev
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源扩展,完全免费,需自行部署到Stable Diffusion WebUI中使用。
访问状态
是否开源是
开源协议AGPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型automatic1111,stable-diffusion,stable-diffusion-webui,stable-diffusion-webui-plugin
GitHub 星标★ 60
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-03-11 00:00:00
最近更新2026-06-04 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3

使用教程

核心亮点

  • 直接集成在WebUI中,无需离开界面即可批量生成图像描述
  • 支持多种BLIP2模型(Flan-T5/OPT),可灵活切换以适应不同描述风格
  • 生成的描述可保存为txt或嵌入图像,方便直接用于Dreambooth等训练

不足之处

  • 依赖BLIP2模型权重,首次下载体积大且需科学上网
  • 项目处于早期阶段,文档和错误处理不够完善,安装易遇坑

适用场景

  • 为Stable Diffusion训练数据集批量生成描述标签
  • 自动为图片库生成索引文本,便于管理和搜索
  • 辅助生成图像提示词,快速获取图像内容的文字描述

替代项目

BLIP2 Captioning for SD WebUI、WD14 Tagger、CLIP Interrogator

项目介绍

stable-diffusion-webui-blip2-captioner 是图像领域的开源项目,由 p1atdev 开发,2023 年首次发布。

它收录于图像分类,该分类目前共有 839 个项目,GitHub 星标数为 60。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-06-04。开源扩展,完全免费,需自行部署到Stable Diffusion WebUI中使用。

它主要面向的使用场景是:为StableDiffusion训练数据集批量生成描述标签。同类可对比的替代方案包括 BLIP2 Captioning for SD WebUI、WD14 Tagger、CLIP Interrogator。

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