TagForge

给 AI 图像打标签、写提示词，批量搞定，效率翻倍

TagForge 是一个基于 C# 和 Avalonia 构建的跨平台 AI 打标与提示词生成工作室，主要面向 Stable Diffusion 等图像生成工作流。它解决的是图像数据集准备过程中标签标注效率低、提示词编写不统一的问题。核心能力包括：利用 LLM 自动为图像生成符合 booru 风格的标签，支持自定义提示词模板，提供批量处理功能，并集成了多种 AI 工具接口。通过图形化界面，用户可以方便地管理标签库、预览生成结果，并将标签直接导出到训练或生成流程中。项目处于早期阶段，但架构清晰，适合对 .NET 生态和 AI 工作流感兴趣的开发者。

开源 unknown 图像生成

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 69

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类图像生成

开发团队SiliconeShojo

所属国家

官网地址https://tagforge.siliconeshojo.site

GitHubhttps://github.com/SiliconeShojo/TagForge

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言C#

技术栈/模型ai-agents,ai-tools,avalonia,booru,captioning-images,dotnet,generative-ai,llm,prompt-engineering,prompts,stable-diffusion,tagging,utility

GitHub 星标★ 69

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-01-23 00:00:00

最近更新2026-08-17 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4

使用教程

核心亮点

基于 Avalonia 实现跨平台桌面 UI，Windows/macOS/Linux 都能用
深度集成 LLM 自动生成 booru 风格标签，减少手动标注工作量
支持自定义提示词模板，适配不同模型的训练和生成需求

不足之处

早期项目，功能完整度和稳定性有待验证
文档/社区待观察

适用场景

Stable Diffusion 模型训练前批量准备图像标签
为图像生成工具批量生成统一风格的提示词
管理个人图像数据集标签，提升标注效率

替代项目

BLIP、WD14 Tagger、DeepDanbooru

项目介绍

TagForge 是图像领域的开源项目，由 SiliconeShojo 开发，是 2026 年新上线的项目。

它收录于图像分类，该分类目前共有 837 个项目，GitHub 星标数为 69。

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 2026-08-17。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：StableDiffusion模型训练前批量准备图像标签。同类可对比的替代方案包括 BLIP、WD14 Tagger、DeepDanbooru。

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