WD14 Taggerで質感LoRAのデータセットをタグ付けする方法と、その先にある「判断」の話
Qiita / 4/5/2026
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Key Points
- WD14 Taggerで質感LoRA用データセットを自動タグ付けし、枚数を揃えて学習へ進もうとしたが、出来上がったタグだけでは足りないと感じる点が出発点です。
- 自動タグ付けやサンプル数の「形式的な整備」ではなく、学習に効くタグ（質感の判断に直結する情報）をどう揃えるかが核心だと示唆します。
- 画像を見て違和感を検知し、タグの過不足や解釈のズレを修正する「判断」のプロセスを重視する流れになっています。
- WD14 Taggerの運用は手順としては使える一方で、最終的には人が見る・考えることでデータ品質を引き上げる必要がある、という実務的な教訓がまとめられています。
はじめに
WD14で自動タグ付けをした。枚数も揃えた。タグも一通りついた。
これでLoRA学習を始めよう——と思ったのに、出てきた画像を見ると何かが足りない。
完全に間違っているわけではない。でも「違う」という感覚だけが残る。
この違和感の正体は、WD14の設計スコープ外...
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