← Voltar ao blog · 2026.07.31
Guia do modelo de tagger de imagem de IA: entendendo as tags General, Character e Rating
O modelo de tagger de imagem de IA usado pelo AnimeTag-AI é um modelo de tagueamento treinado com milhões de ilustrações de subcultura enviadas ao Danbooru. Ao receber uma imagem, ele calcula, para cada uma de milhares de tags, "a probabilidade de essa tag existir na imagem" e retorna esse valor. Neste artigo, explicamos como interpretar as três categorias que aparecem no resultado e o Confidence Score.
1. Tags General — a categoria com mais informação
General é a categoria que abrange praticamente todos os atributos visuais observáveis na imagem: cor de
cabelo do personagem, cor dos olhos, expressão, pose, roupas, fundo e estilo artístico. A maioria das
tags do resultado pertence a General.
Tags como 1girl, blue_hair, school_uniform,
looking_at_viewer e simple_background estão todas incluídas aqui.
Como o número de tags é muito grande, é fácil o resultado parecer confuso à primeira vista. Foi
justamente para isso que a funcionalidade "Visualização por categoria" do AnimeTag-AI foi criada: ela
reorganiza essas tags General em subgrupos como aparência, roupas, pose e fundo.
2. Tags Character — reconhecimento de personagem/obra
A categoria Character contém tags que identificam um personagem ou obra específica, como
hatsune_miku. Quanto mais vezes um personagem famoso aparece nos dados de treinamento,
maior a taxa de reconhecimento do modelo; personagens pouco conhecidos ou originais muitas vezes não são
reconhecidos. Se a categoria Character vier vazia, isso não é um erro — provavelmente significa apenas
que o personagem não apareceu o suficiente nos dados de treinamento.
3. Tag Rating — classificação de conteúdo
Rating é uma categoria especial composta por apenas quatro valores possíveis:
general, sensitive, questionable e
explicit. Ela avalia automaticamente o nível de exposição da imagem e pode ser usada para
filtrar ou classificar um dataset com segurança. A soma das probabilidades dos quatro valores é
normalizada para ficar próxima de 1, então a classificação com maior valor é a que o modelo considera
"mais provável".
4. Como interpretar o Confidence Score?
Cada tag vem acompanhada de um Confidence Score (nível de confiança) entre 0 e 1. Esse valor não é exatamente uma "probabilidade", mas sim uma medida de "o quão fortemente o modelo considera essa tag correta". Valores acima de 0.9 indicam quase certeza; a faixa de 0.35 a 0.6 traz tags ambíguas, mas ainda úteis como referência; valores abaixo de 0.2 costumam ser ruído. O controle deslizante de Threshold do AnimeTag-AI filtra as tags justamente com base nesse valor — para valores recomendados detalhados, consulte o guia de Threshold.
Coloque em prática
Nada substitui testar com uma imagem de verdade. Envie uma ilustração no AnimeTag-AI e veja na hora as tags General/Character e o Rating explicados acima. Ao mudar para a "Visualização por categoria", você verá as tags General reorganizadas automaticamente em aparência, roupas, pose, fundo e mais.