免费下载
模型+节点包：
夸克：https://pan.quark.cn/s/c80ccac28e38
迅雷：https://pan.xunlei.com/s/VNxc5ta0mi2Xp5ziF0GjQn2OA1?pwd=h44p#
来源github作者：pythongosssss
WD14反推模型：https://huggingface.co/SmilingWolf（科学上网）
ComfyUI-WD14-图片标签器，就跟我们使用WebUI的WD1.4一样的功能，主要就是帮我反推图片的关键词或者标签
也是基于webui-wd14-tagger和SmilingWolf/wd-v1-4-tags同时使用SmilingWolf创建的模型。
此节点仅适用于ComfyUI，如果你使用的WebUI请转到webui-wd14-tagger
安装
你能科学上网的话，可以按照以下方式安装，如果不能，请在上面下载ZIP压缩包，解压放入custom_nodes文件里
1、来到ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes路径
2、地址栏输入cmd打开终端，拉取git库
git clone https://github.com/pythongosssss/ComfyUI-WD14-Tagger
3、切换到custom_nodes\ComfyUI-WD14-Tagger刚刚创建的文件夹
例如cd C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-WD14-Tagger
4、安装python包
Windows 独立安装（嵌入式 python）：
../../../python_embeded/python.exe -s -m pip install -r requirements.txt
手动/非 Windows 安装
pip install -r requirements.txt
如果你觉得麻烦，也可以通过Manager来安装
使用
添加WD14Tagger|pysssss节点
第一次使用，它会自动下载你选择的模型
如终端报错提示链接不上huggingface，请把pysssss.json文件的变量值改为huggingface的国内镜像站地址“https://hf-mirror.com/”
当然用到的模型我也会放一部分在网盘，你们按需下载就行，一般推荐使用“wd-v1-4-convnextv2-tagger-v2.onnx模型”
把解压后的模型放入：ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-WD14-Tagger\models路径，一共10个模型
有一些可能有问题，每一个模型对应一个csv文件
最后就可以成功使用。
离线使用
如果你是从https://huggingface.co/SmilingWolf手动下载的模型，那么你需要移动到对应的路径，并且修改对应的模型名称。
首先创建一个 models 文件夹（与 ） wd14tagger.py在同一路径下，由于hf下载的模型名称是默认的“model.onnx”需要你手动修改名称，
例如你在hf找到了wd-v1-4-convnext-tagger-v2.onnx模型文件，那么进入它目录文件找到名为“model.onnx”的模型，并手动更改为“wd-v1-4-convnext-tagger-v2.onnx”，还有一个
“selected_tags.csv”文件也要下载，同时更名为“wd-v1-4-convnext-tagger-v2.csv”，最后还是放入以下路径：
推荐资源
（失效请加v：xkd2310，备注SD）
