底层构建 4 个向量空间(英文、中文扩展词、维基释义、中文核心词),输入中文描述或英文模糊拼写均可精准命中。拼写错误、罗马音、词形变体自动容错。
长句自动拆分关键概念分别检索;也支持用空格、逗号、顿号手动分隔,每个片段作为原子概念匹配。≤7 字片段保持完整,>7 字自动回退分词。
基于 NPMI 共现统计,选中标签后自动推荐常一起出现的搭配标签。多标签取交集,精准定位特定场景下的专属搭配。
根据已选标签实时推荐擅长绘制这些元素的画师,按 NPMI 共现评分排序,画师可勾选加入已选标签。
知道大概写法但不确定拼写,或只记得部分写法。通过语义相似度而非字符串匹配,具备拼写容错能力。
建议参数: Top K: 10 | 结果上限: 10 | 热度权重: 0.15 | 关闭智能分词
| 输入 | 命中标签 | 说明 |
|---|---|---|
| selafuku | serafuku | 经典拼写错误 |
| twintail | twintails | 单复数混淆 |
| zettai ryouiki | zettai_ryouiki | 罗马音输入 |
脑中有模糊概念但不知道对应哪些标签,系统帮你「发散」出全部候选。输入「兔耳朵」返回真兔耳、头饰耳、兽娘耳等变体;输入「中国风古装」返回汉服、旗袍、各朝代服制。
建议参数: Top K: 80~160 | 结果上限: 80 | 热度权重: 0.15 | 开启智能分词
用自然语言描述具体事物,系统定位对应标签。支持通过剧情身份、人物关系、能力特征等模糊描述查找角色标签。
建议参数: Top K: 20 | 结果上限: 20 | 热度权重: 0.15 | 关闭智能分词
| 描述 | 命中角色 |
|---|---|
| 原神须弥主线的NPC贵族女孩 | dunyarzad_\\(genshin_impact\\) |
| 命运石之门的助手 | makise_kurisu |
| EVA 里驾驶零号机的蓝发角色 | ayanami_rei |
| 明日方舟里游戏商店的老板 | closure_(arknights) |
描述一整幅画面,自动拆词、分别匹配、合并去重,输出覆盖尽可能多画面元素的完整 prompt。
建议参数: Top K: 5 | 结果上限: 80 | 热度权重: 0.15 | 开启智能分词
输入示例:
一个穿着白色水手服、蓝色短裙的少女,在下着大雨的城市街道奔跑,
她的表情是不甘、愤怒、流泪,她的衣服湿透。
输出标签:short_dress city streaming_tears street white_serafuku furious rain running crying ...
不依赖语义相似度,而是基于 Danbooru 图库中标签的共现统计。NPMI 评分有效过滤仅因自身热度高而频繁出现的标签。 同时勾选多个标签时,综合计算多标签的共现关系,推荐与这组标签整体最匹配的标签。例如 maid + twintails 会倾向于「女仆且双马尾」场景下的专属搭配。
基于标签-画师 NPMI 共现数据。对每个已选标签计算与画师的共现分,累加后乘以命中标签数加权,归一化为百分比。画师可勾选加入已选标签(Anima 模式自动加 @ 前缀)。
| 参数 | 说明 | 建议值 |
|---|---|---|
| Top K | 每个分词语义召回的候选数量,值越大召回越广 | 精确查词 20,发散 80~160 |
| 结果上限 | 最终展示的标签总条数 | 70~80(适配 SDXL prompt 长度) |
| 热度权重 | 控制高频标签对排序的影响(0~1) | 0.15(默认) |
| 智能分词 | 自动拆分长句提取关键概念分别检索 | 完整画面开启,精确查词关闭 |
显式分隔符: 用空格、换行、中文逗号(,)和顿号(、)手动分隔概念时,每个片段作为原子概念匹配。超过 7 字的片段自动回退分词。
直接访问 HuggingFace Space,无需部署。支持中文和英文搜索,提供 NSFW 保护模式、维基释义悬浮提示、标签名跳转 Danbooru 原站。 HF Space 无流量时休眠,首次请求需等待冷启动(约 30~60 秒)。
标准 RESTful 接口,启动后访问 /api/docs 查看交互式文档。三个端点: POST /api/search — 自然语言搜索标签 POST /api/related — 共现关联推荐 POST /api/artists — 推荐擅长画师
接入 Claude Desktop、Cursor、Cherry Studio 等支持 MCP 的客户端。三个工具:search_tags、get_related_tags、get_artist_recommendations。
服务地址: https://sakizuki-danboorusearch.hf.space/mcp/mcp Claude Desktop 需通过 mcp-remote 桥接(npm install -g mcp-remote),图形界面客户端选择 Streamable HTTP 类型直接连接。
数据来源:Danbooru API 抓取,中文翻译与语义扩充由 LLM 辅助完成。角色名、作品名通过 Bangumi API 精确查询,避免幻觉。 仅收录频数 ≥100 的标签,覆盖 General(通用特征)、Character(角色)、Copyright(作品)三类。
数据库生成代码:github.com/SuzumiyaAkizuki/danbooru-tag-pipeline
先宽后窄:先用完整画面查找拿到大量候选,再勾选触发关联推荐补充遗漏细节。
悬浮查看释义:鼠标悬停在标签行上弹出 Danbooru 维基释义,无需跳转。
显式分隔精细控制:「运动社团 校队 比赛」每个概念原样保留;「反乌托邦、赛博朋克、废土」逗号分隔同理。
NSFW 保护模式:默认关闭,打开后标签完整名称和含义会显示出来。
基于个人博客内容的 RAG + Agent 系统,角色「秋枫」以猫娘女仆身份回答问题,支持引用原文溯源。
工具集:rag_search(本地检索)、fetch_context(扩展上下文)、web_search(Tavily 网络搜索)
查询重写:每轮都将用户问题经 DeepSeek 重写为 2~4 个关键词再分别检索。
与 DanbooruSearch 深度集成,通过 MCP 协议调用标签搜索引擎,将自然语言描述实时转化为 Danbooru 标签 prompt。
工具集:search_tags(标签搜索)、get_related_tags(关联推荐)、get_artist_recommendations(画师推荐)
Skill: Anima、Newbie模型的提示词书写Skill
查询重写:仅首轮且 query >10 字时重写,后续轮次直接使用原始查询。
双路召回:
向量检索 — ChromaDB 双 collection(content + title),权重 7:3
关键词检索 — BM25 + jieba 分词
多路融合:RRF(k=60)合并多个查询和多个召回通路的结果。
Multi-Query:用户问题先经 DeepSeek 重写为 2~4 个关键词再分别检索,扩大召回覆盖面。
相邻 chunk 扩展:fetch_adjacent() 供 fetch_context 工具使用,支持上下文溯源。
同步 Agent 通过 loop.run_in_executor 跑在线程池中,asyncio.Queue 桥接同步 Agent 到异步 FastAPI。
SSE 事件类型:
| 事件 | 说明 |
|---|---|
token |
逐 token 流式输出 |
token_flush |
已推送的 token 转为「思考过程」样式 |
tool_start |
工具调用开始 |
tool_done |
工具调用完成 |
answer |
最终答案 |
error |
错误信息 |
120 秒超时保护。
双端点自动切换:HF Space(主)+ ModelScope(备),调用失败自动切换。
连接管理:每次工具调用前重新握手(HF 多副本部署,session id 跨副本会 404)。
限流处理:429 限流时指数退避重试(5s → 10s → 20s,最多 3 次)。
工具定义:动态从 MCP tools/list 加载,失败回退硬编码 fallback。
Python 3.11 + FastAPI + DeepSeek(OpenAI 兼容 API)+ ChromaDB + BGE-M3 + BM25
配置来源:仅从环境变量(HF Secrets)获取,不支持配置文件。
| 环境变量 | 说明 |
|---|---|
DEEPSEEK_API_KEY |
API 密钥(必填) |
DEEPSEEK_BASE_URL |
API 地址(默认 deepseek.com) |
DEEPSEEK_MODEL |
模型名称(默认 deepseek-chat) |
TAVILY_API_KEY |
Tavily 网络搜索(可选) |
部署在 HF Space(Docker),端口固定 7860。两个 Agent 共用同一个 API Key。
LLM 在生成提示词的过程中调用 DanbooruSearch MCP 服务,实时搜索标签库,像人类一样查找、验证、补充标签,消除幻觉。
| 等级 | 行为 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Close | 关闭 Agent,传统单轮 LLM 调用 | 已有完整标签、追求速度 |
| Low | 流水线模式:批量搜索 + LLM 直接组装,1 轮完成 | 追求最快速度 |
| Medium | Agent 循环:多轮迭代搜索,最多 8 轮 | 日常使用,平衡 |
| High | Agent 循环:宽召回 + 深探索,最多 10 轮 | 复杂场景、多人物 |
纯标签输入 1 轮直出;混合输入(标签 + 自然语言)自动划定搜索边界;支持单轮多工具并行调用。
NewBie 模式:生成结构化 XML 提示词,内置 lxml 自动修复。输出包含<character> <general_tags> 等语义化标签。
Anima 模式:生成 ## Prompt(标签块 + 英文自然语言段落)+ ## 中文解释(分点设计说明)的 Markdown 格式。标签分隔符为空格,画师使用 @ 前缀。
两种模式在节点内无缝切换,Agent 模式兼容两者。
支持传入图片,利用多模态大模型直接反推生成高精度提示词。这是让 LLM 反推提示词,而非图生图。
同一会话内微调提示词时(改发色、换画风、增删标签、调整权重),自动识别改动范围,只重做变化部分、复用其余结果,大幅减少等待时间和 Token 消耗。
完全相同的输入(仅标点、空格差异)直接返回上次结果,零等待、零消耗。Low(流水线)模式同样支持此提速。
核心格式化节点。输入自然语言或标签集,输出 NewBie XML 或 Anima 文本提示词。
输入参数:image(可选,多模态反推)、api_key、api_url、model_name、mode(NewBie/Anima)、thinking(深度思考开关)、agent_effort(Agent 等级)、user_text
输出:xml_out(NewBie: XML 提示词 / Anima: Prompt 部分)、text_out(NewBie: 额外说明 / Anima: 中文解释)
配置文件中的 api_key 和 api_url 优先于节点 UI 输入,防止 API Key 随工作流泄露。
将画师和风格信息注入到提示词中。支持 NewBie(XML)和 Anima(纯文本)两种模式。
输入:xml_input、mode、preset(预设风格)、artist_add(额外画师)、style_add(额外风格)
NewBie 模式:查找 XML 中 <artist> 和 <style> 标签并替换为预设内容。
Anima 模式:画师注入到质量词行之后(@画师名 格式),风格串追加到末尾。自动清洗括号、artist: 前缀、冒号权重等。
从当前提示词中自动提取 <artist> 和 <style> 标签,保存为新的风格预设到配置文件。仅支持从 XML 格式(NewBie 模式)提取,保存后的预设可在两种模式下使用。
| 字段 | 说明 |
|---|---|
api_key |
LLM API Key(强烈建议在此填写,非节点 UI) |
api_url |
API 主机地址,如 https://openrouter.ai/api/v1 |
model_list |
可用模型名称列表,显示在节点下拉框 |
system_prompt |
NewBie 模式系统提示词 |
system_prompt_anima |
Anima 模式系统提示词 |
gemma_prompt |
NewBie XML 输出前的固定引导词 |
fewshot_user/assistant |
NewBie 模式 Few-shot 注入 |
fewshot_user/assistant_anima |
Anima 模式 Few-shot 注入 |
artists_anima |
Anima 模式参考画师列表 |
styles |
预设风格提示词集合 |
从 LPF_config.json.example 复制并填写。配置文件值优先于节点 UI 输入。
深度思考适配平台:OpenRouter、DeepSeek、Google AI、Anthropic 官方、Kimi、小米 MIMO、Vercel AI Gateway。其他平台通过模型名称控制。
NSFW 破限:内置破限框架。非 Gemini 官方平台的 Gemini 模型有增强提示词。Gemini 官方平台不做强破限适配(加入强力破限词反而可能无输出)。
Gemini 兼容性:通过 OpenRouter 等网关使用 Gemini 时,自动处理并行工具调用兼容性问题。
Agent 模式下强制关闭深度思考,节省 Token。
自动重试:API 网络异常或格式异常时最多自动重试 3 次。
XML 自动修复:(仅 NewBie 模式)使用 lxml 对 LLM 输出的 XML 进行格式校验,检测到错误自动修复并在控制台打印差异。
Agent 自动降级:MCP 服务不可用时自动回退普通模式,不阻塞工作流。 死循环检测:自动检测重复工具调用,超过 3 次强制退出循环。
ComfyUI 集成:支持进度条显示、随时中断。
| 模型 | 平均成本/次 | NSFW | 质量 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| deepseek-v3.2 | ~$0.0008 | 均衡 | 均衡 | 综合性价比高 |
| gemini-3-flash | ~$0.0035 | 较好 | 最好 | NewBie 训练打标模型之一 |
| grok-4.1-fast | ~$0.0007 | 最好 | 较好 | NewBie 训练打标模型之一 |
| mimo-v2-flash | ~$0.0004 | 较好 | 一般 | — |
DeepSeek 注册赠 10 元额度,约可用 1000 次。以上价格参考 OpenRouter(均关闭思考模式)。
方法一(推荐):
comfy node install NewBie-LLM-Formatter
方法二:下载 ZIP → 解压到 ComfyUI/custom_nodes/ → 重命名 LPF_config.json.example 为 LPF_config.json → 填写配置 → 重启 ComfyUI
依赖:openai、lxml、numpy、Pillow、httpx
A:1girl,white_hair,blue_eyes, medium_hair, high_ponytail, small_breasts, sidelocks, parted_lips,serafuku,deep_blue_skirt, white_shirt, deep_blue_sailor_collar, short_sleeves, short_skirt, shirt_tucked_in, knee_pads, elbow_pads, fingerless_gloves, white_legwear, ankle_socks,striped socks ,sport_socks, high-top_hiking_sneakers,white dolphin shorts, shorts_under_skirt,toned,tactical_clothes, load_bearing_vest, tactical_school_uniform,她的左腿是假肢(prosthesis,prosthetic_leg,single_mechanical_leg) B: 1girl,(blonde hair:1.2),blonde_eyes,hair between eyes,short hair,ahoge,twintails,short twintails,chinese_clothes,hanfu,short_hanfu, (jiaoling_ruqun:1.2),banbi,short_skirt,short_mamianqun,sash,red_sash,sidelocks,low twintails, fingerless gloves,beizi_(clothing),hairclip,tassel, A young woman with white long hair(A) wearing a pale pink chiffon shirt with a delicate ribbon bow at the neckline, paired with a dark gray high-waisted pleated skirt, standing outside fitting room, shy expression with blushing cheeks, silver hair draping over shoulders, hands nervously holding dress hem. Another blonde woman(B) standing nearby with amazed and loving expression. Modern clothing store interior, soft lighting, anime style, beautiful, detailed, masterpiece 【请你按需修改她们的衣服提示词,以适配这个场景】
请你帮我设计一个日式西幻风格的美少女冒险家的人物设定,并为她生成一个能体现其魅力的动作和场景,为我生成完整Anima提示词。要求: 1. 人物的主要特征是活泼、元气,穿短裙、半指手套、靴子,带护具 2. 画面风格为mika pikazo风格的夸张色彩与动感动作 3. 构图以人物为主体,近景