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LoRA Tagging Assistant Ver 3.1.0
Version 3.1.0 introduces more control over AI tagging performance, expanded performance diagnostics, user interface improvements, and internal architecture updates.
This release focuses on improving usability, reliability, and workflow consistency while preserving the existing tag editing and caption editing features.
What's New
1. Configurable AI Tagging CPU Threads
You can now select the number of ONNX Runtime CPU processing threads from 1, 2, 4, or 8.
This allows you to adjust AI tagging performance based on your system and workload. Your selection is saved and restored when the application restarts.
2. Expanded Performance Diagnostics
Performance diagnostics have been improved to help you monitor AI tagging operations.
Open the Performance Monitor with F12
Enable or disable diagnostic data collection
Control the compact performance monitor
Export diagnostic logs in CSV format
Automatically save diagnostic snapshots after processing
Support for dark and light themes
Diagnostic data collection can be disabled during normal use.
3. User Interface and Thumbnail Improvements
Fixed an issue where the interface could become smaller after saving preferences.
Font size changes are now applied more consistently.
Thumbnail rendering has also been improved. Images retain their original aspect ratios, while filename labels use a more consistent layout.
Issues involving missing filenames and inconsistent label positions at larger thumbnail sizes have been resolved.
4. Improved Settings Storage
Application settings are now stored in a JSON file under the Windows user's AppData directory.
Existing settings from Ver 3.0.4 are migrated automatically when Ver 3.1.0 is launched for the first time.
The previous settings data is preserved.
5. Internal Architecture and Stability Improvements
Several internal components have been consolidated into shared modules, including image file enumeration, tag text file I/O, tag parsing, and configuration management.
Improvements have also been made to batch AI tagging completion handling, file saving, and updating the displayed tags for the selected image.
Existing tag file rollback behavior when batch processing is canceled has been preserved.
6. Updated Documentation
Updated Japanese and English help documents and release notes are included with Ver 3.1.0.
Upgrading from Ver 3.0.4
Your existing application settings will be migrated to the new configuration format when Ver 3.1.0 is launched for the first time.
Existing images, tag text files, and caption files remain compatible.
We recommend backing up important data before upgrading.
LoRA Tagging Assistant Ver 3.1.0
LoRA Tagging Assistant Ver 3.1.0では、AIタグ付けの処理設定・パフォーマンス診断機能の拡充、ユーザーインターフェースの改善、アプリケーション内部の共通基盤整備を実施しました。
従来のタグ編集・キャプション編集機能を維持しながら、より快適で安定した作業環境を目指したアップデートです。
主な更新内容
1. AIタグ付けの処理設定を追加
ONNX RuntimeのCPU処理スレッド数を、1・2・4・8スレッドから選択できるようになりました。
PCの性能や使用状況に応じた処理設定が可能です。設定値は保存され、次回起動時にも引き継がれます。
2. パフォーマンス診断機能を拡充
AIタグ付け処理の状態を確認するための診断機能を整備しました。
F12キーでPerformance Monitorを表示
診断データ収集のON/OFF切替
簡易パフォーマンスモニタの表示設定
CSV形式での診断ログ保存
処理終了時の診断スナップショット自動保存
ダーク・ライトテーマへの対応
通常のタグ編集やAIタグ付けには、診断機能を無効にした状態でも利用できます。
3. UI・サムネイル表示の改善
環境設定を保存した際にUI全体が小さくなる問題を修正しました。
また、フォントサイズ変更の反映処理を改善しました。
サムネイル表示では、画像の縦横比を維持しながら表示領域を整理し、拡大時のファイル名消失や表示位置の不統一を修正しています。
縦長・横長画像が混在するフォルダでも、より見やすく画像を確認できます。
4. 設定保存方式を改善
アプリケーションの設定保存方式を見直し、Windowsユーザー別AppData内のJSONファイルへ移行しました。
従来のVer 3.0.4で使用していた設定は、初回起動時に新しい形式へ引き継がれます。
旧設定データは削除されません。
5. 内部処理・安定性の改善
画像ファイルの列挙、タグテキストの読み書き、タグの分割・結合、設定保存などの内部処理を共通基盤へ統合しました。
また、一括AIタグ付け処理の終了処理、ファイル保存、選択画像のタグ表示更新などを改善しています。
途中停止時の既存タグTXTの復元機能も維持しています。
6. ヘルプ・ドキュメントの更新
Ver 3.1.0に対応した日本語・英語のヘルプおよび更新履歴を同梱しました。
Ver 3.0.4からアップデートする方へ
既存の設定は、Ver 3.1.0の初回起動時に新しい設定形式へ移行されます。
画像、タグTXT、キャプションファイルは従来どおり使用できます。
万一に備え、アップデート前には重要なデータのバックアップを推奨します。
LoRA Tagging Assistant Ver 3.1.0
Windows向け画像タグ付け・タグ編集支援アプリケーション
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License:
CreativeML Open RAIL++-M# LoRA Tagging Assistant
LoRA Tagging Assistant is a Windows application designed to make preparing image datasets for LoRA training easier and more efficient.
It provides tools for editing tags and captions, running AI-assisted tagging and caption generation, organizing dataset files, cropping images, and performing batch operations from a single interface.
The application is completely free to use.
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## Main Features
### Tag Editing
- Edit tags for individual images.
- Add, remove, replace, and reorder tags.
- Batch add / remove tags across a folder.
- Prepend or append tags.
- Search and extract images based on tags.
- Tag Pool for reviewing tags used throughout the current folder.
- Forbidden / NG tag detection.
### AI Auto Tagging
- Local AI tagging using ONNX models such as WD14-compatible taggers.
- Adjustable confidence threshold.
- Single-image and batch tagging.
- Batch processing with progress display and cancellation support.
### AI Caption Generation
Caption generation is available using:
- Gemini
- OpenAI
- Florence-2
Features include:
- Single-image caption generation
- Batch caption generation
- Configurable caption detail
- Configurable caption file extension
- Automatic caption saving
- Caption text copy button
- Progress, processing time, and error reporting
API quota and content-related errors are handled so that unnecessary requests are avoided and detailed information can be recorded in logs.
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## Dataset File Management
LoRA Tagging Assistant treats image files and their related metadata files as a set.
Supported related files include:
- .txt tag files
- .caption caption files
When copying, moving, renaming, or deleting an image, the corresponding tag and caption files can be processed together.
When files with the same name already exist in the destination, you can choose:
- Replace All Files
- Add Missing Files Only
- Skip This Entire Image Set
- Cancel
The same choice can optionally be applied to subsequent conflicts during the same operation.
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## Image Cropping
The built-in crop tool supports:
- Adjustable crop selection
- 8-direction resize handles
- Moving the crop area
- Safe file replacement
- One-level Undo Crop
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## ZIP Export
Datasets can be exported to ZIP while including the corresponding image, tag, and caption files.
After export, the destination folder can be opened directly from the application.
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## UI
- Japanese / English interface
- Light / Dark themes
- Adjustable panel layout
- Thumbnail browser
- Image preview
- Image metadata display
- Favorite folders
- In-app help
- Diagnostic log access
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## Help
Japanese and English help files are included with the application.
You can open them directly from:
Help → Usage Guide
Diagnostic logs can also be opened from the Help menu.
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## Supporting Development
LoRA Tagging Assistant is available with all features free of charge.
If you find the application useful and would like to support future development, testing, maintenance, and feature improvements, you can optionally support the project on Ko-fi.
Ko-fi:
Support is completely optional, and there is no difference in available features whether or not you choose to support the project.
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## Requirements / Distribution
LoRA Tagging Assistant is distributed as a Windows application.
The release package includes the files required to run the application, so a separate Python installation is not required.
For AI tagging, the included model files are stored with the application resources.
Gemini and OpenAI caption generation require your own API key.
Florence-2 runs locally.
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## Notes
Before using batch operations on an important dataset, keeping a backup is recommended.
LoRA Tagging Assistant is actively being improved, with future updates planned around tag organization, advanced filtering, and dataset inspection tools.
---for japanese---
# LoRA Tagging Assistant
LoRA Tagging Assistant は、LoRA学習用画像データセットの準備を、より簡単かつ効率的に行うためのWindows向けアプリケーションです。
タグ編集、AIタグ付け、キャプション編集、AIキャプション生成、ファイル管理、画像トリミング、一括処理などを、1つの画面からまとめて行えます。
すべての機能を無料で利用できます。
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## 主な機能
### タグ編集
- 画像ごとのタグ編集
- タグの追加 / 削除 / 置換 / 並び替え
- フォルダ全体へのタグ一括追加 / 一括削除
- タグのPrepend(先頭追加) / Append(末尾追加)
- タグ検索・抽出
- 現在のフォルダ内で使われているタグを確認できるタグプール
- 禁則 / NGタグ検出
### AI自動タグ付け
- WD14互換などのONNXモデルを利用したローカルAIタグ付け
- 信頼度閾値の調整
- 単一画像 / 一括タグ付け
- 進捗表示
- キャンセル対応
### AIキャプション生成
以下のキャプション生成エンジンに対応しています。
- Gemini
- OpenAI
- Florence-2
主な機能:
- 単一画像のキャプション生成
- 複数画像の一括キャプション生成
- キャプション詳細度の設定
- キャプション拡張子の変更
- キャプションの自動保存
- キャプション全文コピー
- 進捗表示
- 処理時間表示
- エラー表示
APIの利用制限やコンテンツ関連エラーにも対応し、不要なリクエストを避けつつ、詳細な情報をログへ保存します。
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## データセットのファイル管理
LoRA Tagging Assistant では、画像ファイルと関連するメタデータファイルをひとまとまりとして扱います。
対応する主な関連ファイル:
- .txt タグファイル
- .caption キャプションファイル
画像をコピー / 移動 / リネーム / 削除する際、対応するタグ・キャプションファイルも連動して処理できます。
コピー先や移動先に同名ファイルが存在する場合は、以下から処理方法を選択できます。
- すべて置き換える
- 存在しないファイルだけ追加
- この画像セットをすべてスキップ
- キャンセル
同じ処理を、その後に発生する同名ファイルにも適用することもできます。
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## 画像トリミング
内蔵のトリミング機能では、以下の操作に対応しています。
- トリミング範囲の指定
- 8方向のリサイズハンドル
- トリミング範囲の移動
- 安全なファイル置換
- 直前のトリミングを1回だけ元に戻すUndo機能
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## ZIPエクスポート
画像・タグ・キャプションをまとめてZIP形式で書き出せます。
書き出し完了後、そのまま保存先フォルダを開くこともできます。
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## UI
- 日本語 / 英語切替
- ライト / ダークテーマ
- 可動式パネルレイアウト
- サムネイル表示
- 画像プレビュー
- 画像情報表示
- お気に入りフォルダ
- アプリ内ヘルプ
- 診断ログへのアクセス
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## ヘルプ
日本語版・英語版のヘルプを同梱しています。
アプリ内から、
ヘルプ → ヘルプ (使い方ガイド)
で開けます。
診断ログもヘルプメニューから直接開けます。
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## 開発を応援する
LoRA Tagging Assistant は、すべての機能を無料で公開しています。
もし役に立ったと感じていただけたら、今後の開発・テスト・保守・機能改善を任意で応援していただけると嬉しいです。
Ko-fi:
ご支援は完全に任意です。
ご支援の有無による機能の違いはありません。
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## 動作環境 / 配布形式
LoRA Tagging Assistant はWindows向けアプリケーションとして配布しています。
配布パッケージには実行に必要なファイルが含まれているため、別途Pythonをインストールする必要はありません。
AIタグ付け用のモデルファイルは、アプリケーションのリソースとして同梱されています。
Gemini / OpenAIによるキャプション生成を使用する場合は、ご自身のAPIキーが必要です。
Florence-2はローカルで動作します。
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## 注意事項
重要なデータセットに対して一括処理を行う前には、念のためバックアップを取ることをおすすめします。
LoRA Tagging Assistant は今後も継続的に改善予定です。
今後のアップデートでは、タグ分類、フィルター強化、データセット検査などを予定しています。


