Danbooru 标签超市

一、网站概况

Danbooru 标签超市是一个面向 AI 绘画爱好者的在线辅助工具，主要服务于 Stable Diffusion 和 NovelAI 等主流 AI 绘图工具的提示词（Prompt）编写工作。网站由开发者 ax 维护，源码托管于 GitHub 平台并遵循 GNU AGPL-3.0 开源协议。当前版本构建于 2022 年 12 月，虽有一定年头，但其收录的数据资源仍具参考价值。

网站目前共收录 3135 个 Danbooru 风格标签，其中 1444 个标签配有示例图片，同时整合了 21 组预设标签、22 个嵌入模型和 2 个超网络模型资源。其核心定位是帮助用户高效组合、排序、微调 AI 绘画标签，减少手动输入和格式调整的繁琐操作，提升出图效率与质量。

二、核心功能详解

分类标签浏览与筛选：网站将标签按人物角色、作品角色、构图、人文景观、自然景观等大类划分，用户可以快速定位到需要的标签类别。每个标签以卡片形式展示，配有对应的示例图片（可通过开关控制显隐），方便用户直观理解标签的实际效果。点击标签卡片的加号或减号按钮，即可将其加入正向提示或负向提示列表。

权重调节与排序系统：购物车列表支持拖拽调整标签顺序，靠前的标签在生成时拥有更高权重。用户还可以点击按钮将标签权重提升 1.10 倍或降低为原先的 90.91%，实现精细化的权重控制。网站同时提供线性与指数两种步进速率模式，满足不同精度需求。

混合组构建功能：支持创建三种混合组——标签替换（Prompt Editing）允许在指定步数前使用一个标签、之后切换为另一标签；标签轮转（Alternating Words）在每一步中轮流使用多个标签；标签组则是普通标签的简单集合绑定。混合组支持无限嵌套，且可通过拖拽快速创建。

多格式输出兼容：网站在 Stable Diffusion WebUI 强调符（括号）与 NovelAI 强调符（大括号）两种格式间一键切换，兼容两种主流工具的语法习惯。此外还提供导入解析功能，支持朴素解析器和 WebUI/NAI 语法解析器两种模式，方便用户反向拆分或检查已粘贴的复杂提示词。

三、使用教程/操作指南

第一步：选择标签分类。在侧边栏中点击某个分类（如”人物”或”构图”），浏览该分类下的标签卡片。点击卡片上的加号将其加入”我想要”正向列表，点击减号加入”我不想要”负向列表。点击两次可移除误选的标签。

第二步：调整标签顺序与权重。在底部购物车区域，直接拖拽标签即可调整前后顺序——越靠前的标签对出图结果影响越大。点击标签旁的权重按钮可强化或弱化单个标签的作用强度。如误操作，可用”清空购物车”一键重置。

第三步：创建混合组（可选） 。点击标签上的混合按钮，或将一个标签拖到另一个标签之上，即可创建混合组。以标签替换为例，输入两个标签和一个百分数值，生成引擎会在达到该步数后自动切换使用的标签，适用于风格过渡或细节变化场景。

第四步：结算输出。完成配置后点击”结算”，网站会自动生成符合所选格式（WebUI 括号或 NovelAI 大括号）的完整提示词文本，复制后粘贴到对应工具中即可使用。

注意事项：标签之间必须用逗号隔开，括号必须与逗号相邻，不支持括号出现在标签中间。如果配图可能包含不适宜工作场合的内容，请通过右上角第二个开关隐藏图片。

四、内容与资源质量

就标签收录规模而言，本站在同类工具中处于中等偏上水平——3135 个标签覆盖了人物、角色、构图、场景等常见 AI 绘画需求，且每个标签均有对应的 Danbooru 原站语义参照。网站整合的 22 个嵌入模型和 2 个超网络模型资源提示了作者的持续维护投入，不过版本停留于 2022 年底，后续 Danbooru 新增的动态标签未能跟进收录。

数据全部基于开源协议在 GitHub 公开，用户可自由查看、fork 或提交 Pull Request 补充新标签，这在一定程度上缓解了更新滞后的问题。配图均来自 Danbooru 网站本身，版权归属于原图作者，网站仅作标签语义展示使用。

五、适用人群与场景

适用人群：经常使用 Stable Diffusion 或 NovelAI 进行 AI 绘画创作的用户，尤其是需要精细控制标签顺序和权重的进阶玩家。

典型场景一：风格迁移尝试。想从”赛博朋克”切换到”水墨画风”，可以用标签替换混合组在生成中期切换风格倾向，节省反复调参时间。

典型场景二：元素权重调优。当出图结果中人物面部不理想时，可以进入”人文景观”分类找到面部相关标签，拖到列表前部并提升权重，精准修正画面细节。

典型场景三：提示词规范化。从社区拿到一段格式混乱的提示词，使用网站内置的导入解析功能将其拆解为结构化的标签列表，重新排序组合后再输出。

不适合的用户：对出图质量要求不高、仅用简单提示词的新手，或使用其他不支持 Danbooru 标签体系的 AI 绘图工具的用户。

六、优缺点分析

优点：功能全面，标签可视化程度高；权重调整系统灵活精细；多格式支持与解析功能实用性强；开源免费无需登录即用。

不足/缺点：自 2022 年底以来未见更新，标签库已经过时；无独立部署版本，依赖原站稳定性；教程引导较少，新手上手需要一定摸索成本；界面文字偏技术化，部分功能说明对普通用户不够友好。另外，AND 语法支持已被移除，习惯使用 Composable-Diffusion 的 Stable Diffusion WebUI 用户需要手动拼接两侧提示词。