在WD14反推提示词（tag反推）领域，目前主流好用的模型和工具如下：WD14 ConvNext 基于ConvNext架构的模型，对二次元/动漫风格图片的标签识别准确率较高，支持中英文标签输出。 推荐版本：wd14-convnext-tagger-v3（最新v3版本对色彩、构图等属性识别更精细） 特点：适合批量处理，可输出置信度阈值，兼容Danbooru标签体系。DeepDanbooru 专为Danbooru图库训练的模型，对二次元内容解析能力强，但需注意可能存在部分NSFW标签。 优势：对角色特征（发色、服饰等）和场景分类（室内/室外）识别精准。SwinIR 基于Swin Transformer的模型，适合需要高精度反推的场景，尤其对写实风格图片表现较好。 缺点：硬件要求较高，推理速度较慢。BLIP/BLIP-2 多模态模型，可生成自然语言描述而非单纯标签，适合需要语义化提示词的场景。 适用情况：当用户需要将反推结果直接用于文生图模型（如Stable Diffusion）时更友好。 实操建议：二次元内容优先选WD14 ConvNext v3； 需要语义化描述时用BLIP-2； 对速度敏感可尝试MobileNet轻量版。 本地部署推荐通过diffusers或onnxruntime调用，WebUI用户可使用Tagger插件集成。 （注：具体模型文件可通过Hugging Face或GitHub获取，例如仓库名：toriato/stable-diffusion-webui-wd14-tagger）