零基础SD生图秘籍（2）：飞书 & DeepSeek 速通模型打标

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如果你也尝试过训练 Lora 模型，一定懂这种痛苦：长时间盯着电脑，一张张给图片手动打标签，鼠标点到手酸。好不容易搞定几百张图，结果底层模型一更新——全部又得重来！更气人的是，Liblib 自带的 Lora 模型自动标注工具打标结果不准确，例如：经常把猫咪识别成毛绒玩具，把机械零件标记成厨具……

速通 Lora 模型打标

而这一切在飞书多维表格接入deepseek改变了。前两天看了卡兹克大佬的文章提到了借助飞书的多维表格在结合 DeepSeek 的推理能力可以批量输出内容。这里我就联想到了，是否可以借助这样的方式，将炼制 Lora 模型中打标签这一环节变得简单。

今天我们将给大家分享一个全新的 Lora 模型快速打标思路。以给敖丙的系列图片打标签为例，具体流程如下：

01、新建飞书多维表格

打开飞书云文档找到我的空间并新建多维表格

02、自定义表头

本次多维表格是为了实现 Lora 模型快速打标，我们可以按照文本、图片、描述、DeepSeek等字段自定义表头。

03、图片理解

上传需要打标的敖丙图片至我们刚才新建的多维表格中并在描述栏自定义AI图片理解（豆包）的指令。

字段类型：选择字段类型为 “文本”，并在相应位置输入 AI 图片理解（豆包）指令。

关联账号：选择豆包大模型，这一步至关重要，关联豆包大模型能够确保图片理解结果更加准确。

配置：选中已上传的图片栏。同时，在配置过程中，需将自定义指令设置为 “描述图片内容”。

04、DeepSeek 打标

这一步我们将借助 DeepSeek 对图片理解过程输出的内容进行打标签处理

字段类型：选择字段类型为 “对象”，并在相应位置输入 DeepSeek R1 指令。

关联账号：选择 DeepSeek 大模型，关联 DeepSeek 大模型能够确保图片理解结果更加准确。

配置：选中描述栏。同时，在配置过程中，需将自定义指令设置为 “输出用于炼制 F1-Lora 模型的标签提示词，输出内容需要精简，只给英文提示词就好”。

完成好上述的四个步骤，即可获取上传所有敖丙图片的打标签结果。

大家也可以直接使用我们在飞书接入 DeepSeek 后做的 Lora 打标模版，模版如下：

https://acn3dfl2e25a.feishu.cn/base/HCiYbDEWnaSvSusI0kWckGNwnbh?from=from_copylink

最后

这次将飞书和 DeepSeek 的成功结合，开启了 Lora 模型打标签的新大门。

本文作者：TechUX试验田(公众号）
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