← Kembali ke Daftar Blog · 2026.07.31
Panduan Model AI Image Tagger: Memahami Tag General·Character·Rating
Model AI image tagger yang digunakan AnimeTag-AI adalah model tagging yang dilatih dari jutaan ilustrasi bergaya subkultur yang diunggah ke Danbooru. Ketika sebuah gambar dimasukkan, model ini menghitung "seberapa besar kemungkinan tag ini ada pada gambar" untuk ribuan tag sekaligus, lalu mengembalikan hasilnya. Artikel ini merangkum bagaimana cara membaca tiga kategori yang muncul pada hasil, serta Confidence Score.
1. Tag General — kategori dengan informasi paling banyak
General adalah kategori yang mencakup hampir semua atribut visual yang bisa diamati dari gambar,
mulai dari warna rambut karakter, warna mata, ekspresi, pose, pakaian, latar belakang, hingga gaya
gambar. Mayoritas tag dari total hasil termasuk dalam kategori General.
Tag seperti 1girl, blue_hair, school_uniform,
looking_at_viewer, dan simple_background semuanya termasuk di sini.
Karena jumlah tag yang sangat banyak, hasil mentah bisa terasa campur aduk dan sulit dibaca —
fitur "Tampilan per Kategori" pada AnimeTag-AI dibuat khusus untuk memecah tag-tag General ini
lebih lanjut menjadi Penampilan, Pakaian, Pose, Latar, dan lainnya.
2. Tag Character — pengenalan karakter/judul karya
Kategori Character berisi tag yang mengidentifikasi karakter atau judul karya tertentu, seperti
hatsune_miku. Semakin sering sebuah karakter muncul di data pelatihan model, semakin
tinggi tingkat pengenalannya; sebaliknya, karakter minor atau karakter orisinal seringkali tidak
terdeteksi. Jika tag karakter kosong, itu bukan berarti terjadi kesalahan — kemungkinan besar
karakter tersebut memang jarang muncul dalam data pelatihan.
3. Tag Rating — klasifikasi rating konten
Rating adalah kategori khusus yang hanya terdiri dari empat nilai: general,
sensitive, questionable, dan explicit. Kategori ini dapat
digunakan untuk menilai tingkat kekontenan gambar secara otomatis, sehingga dataset dapat disaring
atau diklasifikasikan dengan aman. Karena total probabilitas keempat nilai dinormalisasi mendekati 1,
rating dengan nilai tertinggi adalah rating yang menurut model paling "mungkin" sesuai dengan gambar.
4. Bagaimana cara membaca Confidence Score?
Setiap tag disertai Confidence Score (skor kepercayaan) antara 0 hingga 1. Nilai ini bukan "probabilitas" secara harfiah, melainkan lebih menggambarkan "seberapa yakin model bahwa tag tersebut benar." Nilai 0.9 ke atas berarti hampir pasti benar, rentang 0.35–0.6 tergolong agak ambigu namun masih layak dijadikan referensi, sedangkan 0.2 ke bawah cenderung mendekati noise. Slider Threshold di AnimeTag-AI adalah fitur yang menyaring tag berdasarkan nilai ini — untuk nilai rekomendasi yang lebih rinci, lihat Panduan Nilai Threshold.
Coba Langsung
Cara tercepat untuk memahaminya adalah dengan langsung mencoba mengunggah gambar. Unggah ilustrasi Anda ke AnimeTag-AI untuk langsung melihat tag General/Character serta Rating yang dijelaskan di atas, dan beralihlah ke "Tampilan per Kategori" untuk melihat tag General yang otomatis dirapikan kembali menjadi Penampilan, Pakaian, Pose, Latar, dan sebagainya.