← Terug naar bloglijst · 2026.07.31
Gids voor het AI-image-tagger-model: de tags General, Character en Rating begrijpen
Het image-tagger AI-model dat AnimeTag-AI gebruikt, is een taggingmodel dat is getraind op miljoenen subcultuur-illustraties die zijn geüpload naar Danbooru. Wanneer je een afbeelding invoert, berekent het model voor duizenden tags afzonderlijk "de kans dat deze tag in de afbeelding aanwezig is" en geeft dit terug. In dit artikel leggen we uit hoe je de drie categorieën in het resultaat en de Confidence Score het beste kunt interpreteren.
1. General-tags — de categorie met de meeste informatie
General is de categorie die vrijwel alle visuele kenmerken omvat die je in een afbeelding
kunt waarnemen: haarkleur, oogkleur, gezichtsuitdrukking, pose, outfit, achtergrond en zelfs
de tekenstijl van het personage. De meeste tags vallen onder General.
1girl, blue_hair, school_uniform,
looking_at_viewer, simple_background horen hier allemaal bij.
Omdat het aantal tags overweldigend groot is, kan de informatie er bij een ruwe weergave al
snel doorelkaar uitzien — daarom is de functie "Weergave per categorie" van AnimeTag-AI
ontworpen om deze General-tags verder onder te verdelen in bijvoorbeeld uiterlijk, outfit,
pose en achtergrond.
2. Character-tags — herkenning van personage/titel
De categorie Character bevat tags die een specifiek personage of specifieke titel
identificeren, zoals hatsune_miku. Bekende personages die vaak voorkomen in de
trainingsdata worden door het model beter herkend, terwijl minder bekende of originele
personages vaak niet worden herkend. Als de Character-tag leeg blijft, is dat geen fout —
het betekent meestal simpelweg dat het personage niet voldoende voorkwam in de trainingsdata.
3. Rating-tags — contentclassificatie
Rating is een speciale categorie die uit slechts vier waarden bestaat: general,
sensitive, questionable en explicit. Deze wordt
gebruikt om automatisch het niveau van expliciete content in een afbeelding te bepalen,
zodat datasets veilig gefilterd of geclassificeerd kunnen worden. De kansen van de vier
waarden zijn samen genormaliseerd tot ongeveer 1, waarbij de waarde met de hoogste score de
classificatie is die het model als "meest waarschijnlijk" beschouwt.
4. Hoe lees je de Confidence Score?
Bij elke tag wordt een Confidence Score (betrouwbaarheidswaarde) tussen 0 en 1 teruggegeven. Deze waarde is minder een "kans" en meer een indicatie van "hoe sterk het model ervan overtuigd is dat deze tag klopt". Boven de 0,9 is het bijna zeker juist, tussen 0,35 en 0,6 is het een twijfelachtige maar bruikbare tag, en onder de 0,2 gaat het vaak om ruis. De Threshold-schuifregelaar van AnimeTag-AI filtert tags precies op basis van deze waarde — zie de Threshold-waardegids voor aanbevolen instellingen.
Zelf uitproberen
Het is sneller om zelf een afbeelding te uploaden dan alleen theorie te lezen. Upload een illustratie naar AnimeTag-AI om direct de hierboven beschreven General-/Character-tags en de Rating te zien. Schakel over naar "Weergave per categorie" om te zien hoe de General-tags automatisch worden onderverdeeld in uiterlijk, outfit, pose, achtergrond en meer.