原文链接：超越JoyCaptain速度更快更准确显存更低的图像反推Florence2PromptGen，适配Flux打标 (chinaz.com)
我们之前介绍的图像反推工具Joy_caption，虽然可以带来最好的反推效果，但是以其7.7G的显存占用量劝退了大部分用户。MiaoshouAI带来了全新的Florence2-PromptGen，它在显存占用上最低仅有0.7G，却能提供与Joy_caption相媲美的精准度，无疑是性价比的一次飞跃。
MiaoshouAI主要功能（官网介绍）
- 高精度：基于精选的 Civitai 图像和清洗标签数据集进行微调，生成高度精确和上下文相关的标签。
- 基于节点的系统：利用 ComfyUI 的节点系统的强大功能，将标注节点连接起来，结合描述性打标和关键词标注以获得最佳效果。
- 多功能集成：可以与其他节点（如Prompt Text Encoder）结合，达到出色的自动图像处理效果。
- 增强的图像训练：通过使用先进的标注和描述方法，为图像训练打标提供最佳结果。
ComfyUI 安装 MiaoshouAI 插件
插件地址：https://github.com/miaoshouai/ComfyUI-Miaoshouai-Tagger
可以在Manager搜索：miaoshou 进行安装：
重启即可。
注意：至少需要 transformers 版本 4.38.0
怎么查看transformers版本，可以安装这个插件：https://aisc.chinaz.com/jiaocheng/10417.html
Florence-2-X-PromptGen 模型下载
Florence-2-X-PromptGen-v1.5 也和 Florence-2 一样有 Base 和 Large 版本之分，也就是基础版和升级版，大小分别是 1Gb 和 3Gb，显存占用分别是 0.7G 和 1.8G 左右
模型地址：
- https://huggingface.co/MiaoshouAI/Florence-2-large-PromptGen-v1.5
- https://huggingface.co/MiaoshouAI/Florence-2-base-PromptGen-v1.5
推荐用Large 版本。
下载后放到：ComfyUI\models\LLM 目录下。
当然，如果你网络好的话，可以直接运行工作流，会自动下载所需的模型
节点详解
model支持：就是上面提到的base和large模型
caption_method:可以看下图的对比
打标可以用Structured
选择mixed时，可以生成混合的T5XXL和CLIP_L的clip数据流，这样就可以完美适配FLUX工作流，需要配合MiaoshouAI Flux CLIP Text Encode节点：
工作流示例
工作流插件作者都给了示例，大家可以自行下载
打标工作流说明
一般用于Lora 的训练，收集需要的图片，放到同一个目录下，一键打标。一般Flux的Lora训练都用这个来打标。
工作流
训练SDXL和SD15 的话第二个节点的metho可以选择tags，
训练Flux的话就选择Structured，mixed，detail都可以
结果图
tags:
mixed:
Flux工作流二说明
工作流中有个切换文生图和图生图的开关，大家注意一下即可
和其他反推模型的对比
翻译及其生图效果：
Florence Gen：
Joy：
miniCPM：
从这个对比可以看出Florencegen表现还是不错的，介于cpm和joy之间，cpm和joy对氛围的描写会更好，Florencegen更着重画面细节的描述。但是Florencegen仍然是最具性价比的，用极低的显存到达媲美joy的反推效果已经是成功了
不过这里也是简单测试，感兴趣的小伙伴可以多测试几个图片看看效果
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