Anima风格LoRA流水线 Nana7mi0721/anima-style-lora-workflow-bundle

dsh-anima-style-lora

DSH 插件 + 技能 + 智能体预设：Anima 风格 LoRA 全流程（下载 → 导入 → 去重筛选 → 文字检测修补 → 重排编号 → 打标洗标 → 训练配置三件套）。

设计分工：重活交给宿主插件（确定性 Python 工具箱），判断交给技能。 训练本身不在本流水线范围内（用 Anima-Standalone-Trainer 自己跑）。

装了什么

| 组件 | 作用 |
| 宿主插件 dsh-anima-style-lora | 4 个工具：anima_status / anima_stage / anima_job / anima_doctor，插在插件树根层级，对所有智能体可见 |
| 智能体预设 anima-style-lora（显示名「Anima风格LoRA全流程」） | 带专属 persona 的智能体组合；skill-filesystem 通过 customSkillDirs 挂载本包的 skills/ |
| 3 个技能 | anima-style-lora-pipeline（总纲）/ -source（选源下载）/ -curate（筛选 + 文字修补 + 视觉复核） |
| 设置页（浏览器半侧 + 宿主路由 /anima-lora/api） | 在 DSH 设置里直接改全部配置项（含凭据），写进 <home>/.animasl/animasl.config.json，下次调用即生效 |
| Python 工具箱 python/animasl/ | 15 个阶段的确定性实现，可脱离 DSH 直接用命令行跑：python -m animasl.cli --home E:/LoRA_Train <stage> |

安装

安装走 GitHub（与其他自研插件一致），在 DSH 里执行：

在 DSH 里（需要 danger-full-access 或批准）
dsh plugin --profile desktop add github:Nana7mi0721/anima-style-lora-workflow-bundle

也可以用桌面端 设置 → 插件 的图形界面安装。安装后新建一个智能体，预设选「Anima风格LoRA全流程」。

源码工作区在 E:\Study\github program\for dsh\anima style lora workflow bundle，只用于修改源码；改动后 commit + push 到 GitHub，再用 dsh plugin --profile desktop update dsh-anima-style-lora 更新安装副本。
详见 E:\Study\github program\for dsh\AGENTS.md。

⚠️ 装完必须重启 DSH

DSH 只在启动时建立模块解析表（asar 里的 installRuntimeInterception / ResolutionRouter：
if (parent === void 0 || !router.hasInterceptionLayerForUrl(parent)) return native(...)）。
运行期新装的 bundle 不在表里 → 它的 import '@deepseek-ai/dsh-tools' 退回原生解析 → ERR_MODULE_NOT_FOUND → loader 只报一句 failed to import、cordis fiber 从未创建。
已实测：一个只有 6 行的最小对照 bundle 也是同样的报错，所以这不是本包的问题。

dsh: warning: 1 entry did not activate
dsh-anima-style-lora (dsh-anima-style-lora): failed to import

看到上面这句就重启桌面端；重启后 anima_status / anima_stage / anima_job / anima_doctor 四个工具与预设「Anima风格LoRA全流程」才会出现。更新已装 bundle 的 JS 之后同理要重启 （模块代际缓存在 boot 期）。

本地自测（不需要 DSH）

cd "E:/Study/github program/for dsh/anima style lora workflow bundle"
npm test # 契约 + 四个工具真跑一遍（只读/干跑）
npm run test:live # 额外跑 text 干跑（慢，要 torch）
npm run test:client # 设置页浏览器半侧：假 React 渲染 + 断言发出的请求
npm run test:route # 设置页宿主路由：真起 http server + 真 Python CLI（含信任栅栏）
npm run test:route:doctor # 上面那条再加一次真 doctor（慢约 1 分钟）
npm run test:py # 离线：Cloudflare 挑战识别 + curl 参数 + cookie 域隔离 + 凭据优先级
npm run test:params # 离线：参数矩阵（哪些阶段不吃 apply）+ 两个工具的返回 schema 一致
npm run test:pipeline # 离线端到端：init→…→verify→dict-check→makecfg（临时数据集，跑完自删）
npm run test:all # 上面全部（check:patch + params + client + route + py + pipeline + smoke）

npm run test:py / test:pipeline 需要带 requests / Pillow 的解释器（本机是 E:/LoRA_Train/.animasl/venv/Scripts/python.exe，PATH 上的 python 缺依赖时会打印 SKIP 并返回 0）。

test/pipeline-offline.py 是唯一一条把 15 个阶段串起来跑的回归：在 <home>/datasets 下建 _pipeoff_ 临时现场（_ 前缀，anima_status 看不见），用真命令行走 init → import（含"跳过非图"与"拒绝 src=数据集根"）→ rename → thumbs（重排之后仍出图） → 第二批 import + rename（验证对照表只追加）→ wash（触发词置首、并入图源标签、 人工删掉的标签不复活、refreshSource 才整体重洗）→ fix-caption 三种用法 → verify → dict-check → makecfg（LR 超区间报错、allowOutOfBand 放行、preflight.txt 的差异段），共 34 条断言，跑完删现场（--keep 保留）。它抓到过：import/fetch 其实没有 apply、wash 会把标签规范成空格形、缩略图落在 _pipeline/thumbs 而不是数据集根。

test/smoke.mjs 把插件装进一个假 ctx（test/stub/ 用 ESM loader 钩子把 @deepseek-ai/dsh-tools 指到替身），校验注册数量、返回值无 undefined、返回值满足自己声明的 output.schema、render() 有非空正文、disposer 能卸干净。
它抓到过三个真 bug：require() 用在 ESM 里导致报告行数恒为 0、stageOf() 认不出无 --dataset 的 doctor、collect() 把报告数组塞进声明为 string 的字段。
test/params.mjs 就是为最后一个类目补的闸门：它断言 anima_stage 与 anima_job 共用同一份返回 schema（曾经 anima_job 少声明 5 个键，宿主直接判 "value.command" is not a declared property，导致 detach 的后台结果永远取不回来）。

test/client-smoke.mjs 用一个极简 React 替身（本机没有 react，它由 web shell 的平台模块表提供）把设置页真的渲染出来，再模拟输入与点击，断言发出去的 HTTP 请求（只写被编辑的键、保存后重读、体检输出上屏）。test/settings-route.mjs 用真的 http server 加真的 Python CLI 跑通 read/write/probe/doctor，并逐条验证信任栅栏（非 loopback Host、跨站 Origin、sec-fetch-site: cross-site、超长 body 413）。

设置页（图形界面改配置）

设置 → 左侧导航「Anima 风格 LoRA」。它不是另存一份配置，而是直接读写 <home>/.animasl/animasl.config.json（运行时层），下一次 anima_ 调用即生效，不用重启：

- 分组：paths / runtime / dict / creds / net / screen / dedup / wash，每个键都标出来源（bundle / defaults / 本机覆盖），改动过的键可以一键「恢复默认」（= 从 runtime 层删掉这个键，回落到 bundle/内置默认）。
- creds 是凭据分组：danbooru 用户名 + API key、exhentai 三项（ipb_member_id / ipb_pass_hash / igneous）、curl 兜底 UA。密钥类字段是密码框，旁边有「显示」开关。它们只落进你本机的运行时配置（不在仓库里），与 cookies.txt 二选一即可 —— 优先级是 设置页 > 环境变量 > cookies.txt。
- 只读两行：home（由 profile 的 cordis.patch.yml 行配置决定）与运行时目录。
路径类字段旁边有「存在 / 不存在」标记，点「跑一次体检」能在页面里看 anima_doctor 的完整输出。
- 通路：宿主半侧 lib/settings.js 在 /anima-lora/api 上注册 prefix 路由（read / write / probe / doctor），浏览器半侧 lib/client.js 手写、只 require 平台 seed 里的 react，样式只用宿主的 --dsw- token，所以明暗主题都跟着走。写盘是「临时文件 + rename」的原子替换。
- 为什么不用 DSH 自己的设置 RPC：它不给第三方命名空间提供配置读写（dsh-better-sidebar 的源码注释也是这么写的），第三方插件必须自建路由。

skills 挂载路径

cordis.patch.yml 里预设的 skill-filesystem 行用 customSkillDirs 挂载本包的 skills/。
customSkillDirs 只认绝对路径（skill-filesystem 用 resolve(root) 解析，相对路径按 host 进程 CWD 展开），所以写的是 profile 安装副本的固定位置：

- name: "@deepseek-ai/dsh-skill-filesystem"
config: { customSkillDirs: ["C:/Users/REISEN/.dsh/profiles/desktop/node_modules/dsh-anima-style-lora/skills"] }

安装副本由 pnpm 管理，插件更新后该路径依然有效；源码工作区挪到哪都不影响。
若 DSH 主目录不是 %USERPROFILE%\.dsh，才需要改这一行。

配置

三级合并，后者覆盖前者：bundle 内 animasl.config.json → <runtime>/animasl.config.json → 环境变量 ANIMASL_。
<runtime> 默认 <home>/.animasl（重资源如 ML venv 建议放这里，不要放包内）。

插件的 config（在 profile 的 cordis.patch.yml 里改）：home / pythonDir / python / mlPython / runtimeDir / animaLoraDir / timeoutMs / longTimeoutMs。

十五个阶段

| stage | 工具参数要点 | 产出 |
| init | trigger、kind、force、reset+yes | _pipeline/manifest.json |
| fetch | source=yandere\|danbooru\|pawchive\|exhentai、tags/creator/gallery、limit、cookies；dryRun 预演 | 00_raw/ + raw_posts.jsonl |
| import | src=<素材目录或压缩包>、move、noUnpack；dryRun 预演 | 解包/收编进 00_raw/ |
| dedup | phashDistance(4)、ssim(0.995)、includeImages | dedup_report.csv，apply 时移入 _excluded/duplicates/ |
| screen | minShortSide(512)、minBytes(102400)、earliest(2015-01-01) | screen_report.csv + review_queue.csv |
| thumbs | maxSide(1536)、prune、includeImages | _pipeline/thumbs/（视觉子代理只能看这个） |
| text | warnRatio(0.08)、dropRatio(0.30)、patchSmall、thresholds、dilate(6) | masks/、text_report.csv；修补后自动把 wash 标 stale |
| rename | start(1)、digits(4)、move | images/0001.ext + rename_map.csv（只追加）+ per_image.json |
| wash | trigger、rules、refreshSource、noImages | images/NNNN.txt + wash_report.csv + review_todo.csv |
| review-list / apply-review | payload | 看图必答字段的往返 |
| fix-caption | name(必填)、add/remove/set 三选一 | 只改点名的那一张 caption |
| verify | online、sample、trigger | wash_verify.csv；§3 形态 + §9 内容闸门（BANNED 残留、否定式、质量词、人数一致性、图-txt 配对、触发词位置） |
| dict-check | 不给 tags 就查现有 caption（只按逗号切，多词标签不会被拆） | 终端输出：存在 / 别名可归一 / post_count=0（幻觉标签）/ 词典外 + 形近候选，各带"出现在几张图里" |
| makecfg | kind(style/character/object/scene/clothing)、trigger、name、subdirs、dim、lr、epochs、resolution、allowOutOfBand | 四件套 + preflight.txt |

写盘语义按阶段分三类（传了不支持的参数会在执行前报错，错误里列出该阶段支持的参数）：

| 类别 | 阶段 | 规则 |
| 写盘是默认行为 | init、thumbs | 不吃 apply；init 靠 force/reset 控制 |
| 默认写盘、dryRun 反转 | fetch、import | 预演用 dryRun:true |
| 默认 dry-run、要 apply:true | dedup、screen、text、rename、wash、apply-review、fix-caption、makecfg | 不带就只出报告 |
| 只读 | status、review-list、verify、dict-check | 没有 apply |

dry-run 不会把阶段标成 done：没写盘的那一跑在 manifest.json 里记成 preview，anima_status 显示 ▷，done=[…] 里也不会出现它——所以「报告看过了但还没落地」和「已经做完了」不会被混为一谈。anima_status 的状态行图例：✔ 已完成、▷ 只跑过 dry-run、↻ 上游改过需重跑、✘ 失败、· 未跑。它现在还会多打一行 caption 健康度（标签数 min/avg/max、缺 txt、孤立 txt、空 caption、低于 20 / 高于 45 的计数、触发词缺失或不在首位 + 最多 5 个例子）。

重复 init 不会毁掉进度：数据集已存在时 init 只打印提示就返回；init --force 是就地更新触发词/类型（阶段记录全部保留），只有 init --reset --yes 才会丢掉阶段记录从零重建——--reset 不带 --yes 会先把「当前已完成：init, wash」列出来让你确认。类型（--kind）决定 wash 的整类规则，中途改类型是安全的：--force 改完从 wash 起重跑即可。

状态文件的所有权（谁写、谁读）

一次真实跑批（72 张，见下）的复盘结论：技术卡点都顺，成本全花在「谁覆盖谁」上。所以所有权写死：

| 文件 | 谁写 | 谁读 | 规矩 |
| images/<stem>.txt | wash / apply-review / fix-caption | 所有下游（verify/makecfg） | caption 的唯一权威副本；要改走 fix-caption，别手改文件再重跑 wash |
| _pipeline/per_image.json | rename / wash / apply-review / fix-caption | 引擎自己 | 只追加：old_names/merged_tags 取并集、history 留最近 30 次；坏文件会改名 .json.broken 并从空状态继续 |
| _pipeline/rename_map.csv | rename | wash（按 old_name 回查 booru 标签） | 只追加，多批次共存 + 每批快照 rename_map.<first>-<last>.csv；预演只写 rename_map.preview.csv |
| raw_posts.jsonl | fetch / import | rename、wash（来源 A） | 只追加，按 (filename, post_id) 去重合并 |

wash 默认不复活人工删掉的图源标签（拿 per_image.json 的 merged_tags 与当前 caption 比对，差值即人工删除），确实要按图源整体重洗时用 refreshSource:true。这条就是「手改完 caption 一重跑全回来」那个坑的修法。

文字检测 + 修补（koharu 能力的复刻）

koharu 0.83.1 是 GUI-only（CLI 是空的 Cli{}，无 HTTP/MCP），所以直接复用它下载好的两个权重：

- 检测 mayocream/koharu-layout-rfdetr-seg-2xl-1152（RF-DETR-Seg-2XL，4 类 text/onomatopoeia/bubble/panel）→ animasl/ml/textdet.py
- 修补 mayocream/lama-manga（FFCResNetGenerator large，50.9M 参数）→ animasl/ml/inpaint.py

实测（RTX 5060 8GB，见 _probe/textrm_test/、_probe/lama_test/）：

- 掩膜外像素逐位不变；分辨率恒定；修复后复检 verify_ratio 实测 0.0000。
- 耗时：780×1200 → 10s；5130×7350 → 29s（分块 48 块）；修补本身 1~4s。
- 必须分块：max(W,H) > 1440 时单次缩放到 1152 会把文字彻底丢掉且不报错（5130×7350 单次模式 text=0、分块 text=11）。--mode auto 已自动处理。
- 真实效果（人工核对 diff）：半透明水印的"+"、"×"、斜向光条被干净抹除并融入背景；气泡对白/拟声词消失、线稿像素未动。
- 已知局限：字体式淡水印召回是部分的（学習…無断転載禁止、平铺的 sample 字样在默认阈值下抓不全，其字符得分仅 0.06~0.19）。想更激进地清水印就调低阈值：
anima_stage(stage="text", thresholds="text=0.15,onomatopoeia=0.12", patchSmall=true, apply=true)，代价是误检率上升（修补是不可逆的擦除操作）。
- 修补前原图备份在 _pipeline/orig_text/；JPEG 以 quality=95、4:4:4 重编码，不引入二次压缩劣化。

洗标（零 token 规则引擎）

animasl/wash.py 内置了打标指南 §3 格式硬约束、§7 全部规范化规则（59 条别名/废弃对照含 §6.3 口语形、颜色降级、蕴含折叠、否定式拦截、描述词白名单）与 §4 七槽位排序：

@触发词, [1主体]人数+关系+角色名 → [2外观着装] → [3姿势动作] → [4场景] → [5光影] → [6构图] → [7水印区]

引擎只对看图必答字段（人数/关系/构图/体位细节）产出 review_todo.csv，交给视觉子代理（一次一个、一张图、只读缩略图）回填，再走同一个引擎重排。

判据是「有没有固定视觉对应物」，不是出现频率（指南 §2.3/§2.4）。据此分三类处理：

| 处理 | 内容 | 依据 |
| 整类丢弃（按词典 category） | artist(1) 画师/社团标签（由触发词承载）、copyright(3) IP 系列名（"永不添加"）、meta(5) 无视觉对应物的常量 | §2.3 |
| 按图像状态决定 | 槽位 7 的 watermark/signature/logo/颜色水印/speech bubble/sound effects：去字工具修补过的图不再写（那片像素已经没了，再写就是幻觉），没修补的照写 | §8.1 决策树 |
| 数据集内频次 | 默认不限制（wash.character_min_images = 0，按用户拍板取消；出现几次都保留）。指南 §8.2 建议设 4（只保留本数据集出现 ≥4 次的角色，理由是低频角色学不会、只会把画风打散成噪声）——要跟随指南把该值改成 4 即可，wash 会打印 [wash] 角色阈值 §8.2：… | §8.2 |
| 按训练目标（init --kind） | character 类型额外整类丢 character(4)：角色名由触发词承载（§5.2「角色名 tag 与触发词二选一」、§8.2「角色 LoRA 相反：不写角色名」）；其余类型保留全部角色名（不再看频次） | §5.2 / §8.2 |

- watermark 属于保留的一类：它「有固定像素对应」，标了模型才把那片像素归因到 watermark 而不是画风（§2.4）。社区主流把它当 source noise 删除，本指南的前提是「图去不掉」——去字工具能去掉的图走决策树第一支。
- 散文尾巴默认不写（§3.1：实测成品是纯标签串，混排自然语言"可选，非默认"）。来源 caption 里若有散文、而你确实想留，设 keep_natural_language=true；保留时按官方形态用 . （句点+空格）过渡、最多 3 句、且不复述标签。
- 散文尾巴同样过规则闸门：ender_lilies_quietus_of_the_knights 这种 ≥6 词的长名字会被 parse_caption 判成"散文"，不拦的话被丢掉的 IP 系列名会从散文路径原样回来（实测踩过）。
- wash 可重复跑且幂等（来源 C 就是自己上一版输出，逐字节一致）；_pipeline/wash_rules.json 或配置文件的 wash 段可逐条覆盖规则（tag 清单是追加语义，category_drop 这类策略开关是整体替换语义，设 [] 即关闭）。

三条不许踩的边界（都在真实数据上踩过）

| 边界 | 规则 | 踩过的坑 |
| 别名先于删除 | wash_tags 内部先展开 aliases，再查 drop_exact | 曾经 topless/smiling/slender/group shot/on all fours/hair clip/hairy arms/looking away/front·back·side view/left side ponytail/eyes closed/mouth open 同时躺在 drop_exact 和 aliases 里，而删除检查在别名之前 ⇒ 别名全是死代码，§7.2 要求「换成现行形」的标签被静默丢弃（looking at viewer 在 63 张真实 caption 里被误杀 58 次） |
| 词典认识就不许被启发式杀 | drop_regex 除结构性噪声（否定式、score_/rating:、裸年份）外，一律加词典闸门：is_negative() 只在词典不认识该字符串时才用启发式正则 | ^(very\|really\|extremely)\s+ 杀掉了 very long hair（105 万帖）、^[a-z]+_?style$ 杀掉了 doggystyle（"dogg"+"ystyle"）——都是真标签，只在真实数据审计里才暴露 |
| 口语形→现行形，不是丢弃 | §6.3 的自动打标口语形全部进 aliases：eyes closed→closed eyes、mouth open→open mouth、from front/front view→straight-on、back view→from behind、side view→from side、left side ponytail→side ponytail、twin tails→twintails | 这些是「要修的词形」，不是「要删的词」；词典里查无同义形的（see through 18 次、fate 8 次、erect nipples 1 次）只报告不猜，见下 |

- original 是 category_keep 里的例外：danbooru 把它归在 copyright 类，但它不是 IP 系列名而是「原创非二创」的事实陈述；用户自己的 63 张 caption 里 52 张写了它。要跟随 §2.3 的严格读法，把它从 category_keep 里删掉即可。
- 评级词保留（safe/sensitive/questionable/explicit/nsfw/general + rating safe 这类空格形）：指南 §4.3 的官方段 [quality/meta/year/safety]「一般不写」，但用户既有数据集整族带评级词，用户已明确拍板保留，所以洗标不动它们。它们在 classify() 里走独立的 rating_tags 表 ⇒ 排在触发词之后、槽位 1 之前（就是官方段的位置），并且不会因为「词典查不到」被记进 unknown。要恢复 §4.3 的读法，在 _pipeline/wash_rules.json 的 drop_exact_extra 里列出它们即可。冒号形 rating:safe 与 score_ 仍按结构性噪声丢弃（不是标签形态，wash.py 的 drop_regex）。
- 槽位 2 = 外观着装 + 表情 + 视线，槽位 5 = 光影色调（§4.1/§4.2，指南明确「旧规则曾把视线放槽位 3，已更正为归槽位 2」）：looking 在 danbooru 里归「构图」组（l1=构图）、sunlight 归「背景」组，照 l1 走会分别掉进槽位 6 / 槽位 4 ⇒ classify() 里把表情/视线与光影词尾的判定排在 l1 之前（光影用词尾匹配，避免 light blue hair 被误判）。
- 关系标签归槽位 1（§8.3「关系标签同归槽位 1」）：solo focus/faceless male/bisexual/group sex/threesome/ffm threesome/orgy/multiple views 单列成 relation_tags，判定排在 framing_tags/sex_tags/l1 之前——照 l1 走 solo focus 会掉进槽位 6、group sex 掉进 3、bisexual（词典无此词）掉进 0 排到触发词前后。同理把 §8.4 里 l1=身体/表情的性描写词（cumdrip/cum on breasts/squirting/clitoris/large insertion/after sex 等）补进 sex_tags 钉在槽位 3。
- 词典里没有、但同义现行形存在的写法走别名：bunny girl→playboy bunny、gluteal fold→gluteal sulcus、aftersex→after sex。查无同义形的留在 wash_report.csv 的 unknown 列里报给用户（verify 也会列出来），要压制就在 _pipeline/wash_rules.json 里加 alias_extra。
- 实测效果（datasets/arata/latest/ 的 63 张真实 caption，评级词保留之后重测）：标签数中位 49 → 43（区间 27~62）；丢弃项只有四类可解释的 —— implied-by-child 335（§7.4 折叠）、banned 19（占位符 (series) 8、单字母碎片 o/t 8、artist revision 1 等）、duplicate 19、copyright-ip 13（blue archive/fate (series)/indie virtual youtuber）。unknown 收敛到 3 种（see through 18、fate 8、erect nipples 1）。

标签来源链（断了不会报错，只会让 caption 只剩触发词）

fetch → _pipeline/raw_posts.jsonl 每个下载文件的 post_id / tags / created_at / 宽高 rename → _pipeline/rename_map.csv new_name → old_name + post 元数据 + tags_full wash → caption 的来源 A（booru 标签）+ 来源 C（同名 .txt sidecar）

- screen 从 raw_posts.jsonl 读 created_at 判「过老」，dedup 读宽高决定保留哪张，rename 按 created_at 排序编号。
- 标签一律用 danbooru 下划线原形（hakurei_reimu、long_hair），不是空格形：raw_posts.jsonl 的 tags 是 list（边界无歧义，wash 优先读它）；rename_map.csv 只能存字符串，rename 会写 tags_full = 下划线形空格拼接。历史上这里有个坑——CSV 里存空格形多词标签，下游 .split() 会把它切成 hakurei + reimu 两个词，且不会报错。
- 本地 import 进来的图只有「从哪来」这一行元数据（source=import），没有 booru 标签：要么自带 .txt，要么先用 anima-lora-auto-caption 打标再洗。
- wash 有两个点名报警器：① 「既无来源标签也无既有 caption」（来源链断了）；② 「caption 洗完只剩触发词」（来源标签有数据，但被整类规则丢光——单画师图源的典型症状，附丢弃理由计数）。verify 的 too-few-tags 是第三道闸。

verify 是交付前的验收闸门，按指南 §9 分两层：形态层（单行、全小写、无下划线形、 , 分隔、无前导逗号、无重复 token、标签数 20~45、触发词唯一且置首、BOM/尾换行/尾标点）与内容层（BANNED 令牌零残留＝画师/IP/meta/质量词/文字族/否定式/该换现行形的别名、人数一致性 = solo 与 2girls/1boy/solo focus 互斥、图-txt 配对完整含孤儿 .txt）。内容层是给「人工编辑过、或别的打标工具写的」caption 兜底的：wash 跑完再手改，画师/IP/质量词就会悄悄回来。--online 再用 danbooru search[name_comma] 复核「词典里没有」的标签是否真实存在（每批 120）。实测在用户的 63 张既有 caption 上查出 23 种残留（explicit×30、sensitive×17、nsfw×15、blue archive×9、(series)×8、pantsu→panties/garter→garter belt/swimsuits→swimsuit 等别名形）。

训练配置：四件套 + preflight.txt

makecfg 依据用户自己的《Anima_LoRA_调参指南》决策表：Rank–LR 联动（风格 100+ 张 → dim 32 / lr 5e-5~8e-5）、曝光量算 steps、差异化 repeat、显存档。

生成物严格不含 Anima 无效参数（noise_offset、min_snr_gamma），shuffle_caption 恒 false（cache_text_encoder_outputs=true 时 trainer 强制要求），network_module 恒 networks.lora_anima。默认 resolution=[1280,1280]（与既有 11 个可跑配置一致；8GB OOM 时退 1024）。

每次还会写一份 preflight.txt（开跑前的体检单）：图片数与各子集 repeats、caption 合规率（标签数 min/avg/max、<20 / >45 计数、触发词不在首位）、词典外与 post_count=0 的标签清单、rank/LR/epochs→steps/save_every 的推导过程、分辨率与 batch，以及与上一版配置的逐字段差异（首版没有旧文件时不输出差异段）。这样「这版配置为什么这么写、跟上次差在哪」不用再翻聊天记录。

LR 超出该 rank 的建议区间会直接报错（不再静默收紧）：报错文案会给出区间，要么用区间内的值，要么显式 allowOutOfBand:true——那时不改值、只在 preflight 与终端打一行警告。真实使用里给过 lr 5e-05 / dim 16，旧版把它悄悄改成 8e-05，用户没看见。

makecfg 重跑会覆盖已有配置：旧文件先改名成 <名字>.bak<时分秒> 备份，force:true 则不备份。

目录契约

datasets/<name>/
00_raw/ 下载/导入的原始文件 images/ 重排编号后的工作集（图片 + 同名 .txt caption）★ caption 权威副本 _pipeline/ manifest.json、per_image.json、_report.csv、masks/、thumbs/、orig_text/、rename_map.csv _excluded/ 剔除物（按 reason 分子目录）+ _EXCLUDED_MANIFEST.json 证据链 train_configs/<name>/ <name>_lora_stage1.toml + dataset_<name>.toml + train_<name>.bat + rationale.md + preflight.txt

只移动不删除。 每条剔除都记 _EXCLUDED_MANIFEST.json：{original, reason, rule, detail, decided_by}。

环境要求

- DSH ≥ 0.2.0-rc.1（@deepseek-ai/dsh-tools peer）
- ML venv（torch + rfdetr）：只有「文字检测与修补」阶段用得到，bundle 里不自带。
解释器按 ml_python 设置项 → <home>/.animasl/venv → <bundle>/python/.venv → 数据集解释器的顺序找，第一个存在的即中选。推荐放 <home>/.animasl/venv（放 bundle 里重装会被覆盖）：

uv venv --python E:/LoRA_Train/anima_lora/.venv/Scripts/python.exe E:/LoRA_Train/.animasl/venv
:: 复用现成的 torch：写一行 .pth 指向那个解释器的 site-packages
echo E:\LoRA_Train\anima_lora\.venv\Lib\site-packages > E:\LoRA_Train\.animasl\venv\Lib\site-packages\_ref.pth
uv pip install --python E:/LoRA_Train/.animasl/venv/Scripts/python.exe rfdetr==1.7.0 supervision

anima_doctor 的「ML 依赖」一行报的是 torch 版本 / CUDA / rfdetr 版本；缺哪一样它直接给修法。
也可以什么都不建，把 ml_python 指向任意一个 import torch, rfdetr 都能过的解释器。
- 词典：tags.json + danbooru_dataset_general.csv（合并后 383,196 条）
- 下载：danbooru 用设置页的「凭据」分组填用户名 + API key（或 DANBOORU_LOGIN/DANBOORU_API_KEY）；pawchive/exhentai 需要 cookie，且 pawchive CDN 必须走代理（直连被 reset）

跑 anima_doctor 可以一次性体检上述每一项（含下面这张表的"凭据配没配"）。

danbooru 的 Cloudflare：为什么需要 curl 兜底

danbooru 在 Cloudflare 后面，而它的规则大致是「Chrome UA + 非浏览器 TLS 指纹 = 机器人」。
实测（同一代理、同一 URL、带 API key）：

| 请求方 | UA | 结果 |
| requests | 任意 | 403 Just a moment... |
| curl | 默认 UA | 200 真 JSON |
| curl | animasl/0.1 (+curl) | 200 真 JSON |
| curl | Chrome/126 … | 403 挑战页 |

所以：net.py 在 requests 拿到 403/503 且正文像挑战页时，自动改用 curl 子进程重放 （代理、-u login:key、Referer、按主机过滤的 cookie 都跟着转过去；图片下载同理， cdn.donmai.us 也是 requests 403 / curl 200）。curl 侧一律用自报家门的 UA （curl_user_agent 配置项，默认 animasl/0.1 (+curl)）——别填浏览器 UA，那正好触发拦截。可用 ANIMASL_NO_CURL=1 关掉兜底、ANIMASL_CURL / ANIMASL_CURL_UA 覆盖。

直连 danbooru 是连不上的（GFW，ConnectTimeout），所以它和 cdn.donmai.us 都写进了 prefer_proxy_hosts，探测时把代理候选提前、直连降级为最后一档。

各图源需要什么账号

| 图源 | 要账号吗 | 怎么配 | 不配会怎样 |
| yande.re | 不需要 | 什么都不用 | —（公开 post.json，代理只在被 reset 时才用） |
| danbooru | 单标签不用，多标签要用 | 设置页「凭据」分组填用户名 + API key（或 DANBOORU_LOGIN + DANBOORU_API_KEY） | 匿名只能查单标签且限速极严。anima_doctor 里那行 danbooru.donmai.us HTTP 403 是 Cloudflare 挑战页，不代表 API 不可用（curl 兜底会正常拿到 JSON） |
| pawchive.pw | 公开接口不用 | 受限帖才需要：cookies 参数或 cookies_file 配置（Netscape cookies.txt） | 公开帖照抓；受限帖拿不到。CDN 域名必须走代理（直连被 reset） |
| exhentai | 必须 | 设置页「凭据」分组填 ipb_member_id / ipb_pass_hash / igneous，或 cookies 指向 cookies.txt（或 EXHENTAI_ 环境变量） | 直接报 [fetch] exhentai 需要 cookies.txt 或 EXHENTAI_ 环境变量。这条链路只做到"可调用"，第一次用先 limit:5 验证拿到的是原图而不是 -thumb |
| gelbooru | — | 未实现（当前只支持上面四个源） | source 传 gelbooru 会报未知来源 |

凭据的优先级是 设置页（运行时配置） > 环境变量 > cookies.txt；设置页那份落在 <home>/.animasl/animasl.config.json，和 cookies.txt 一样不进仓库； anima_doctor 只报告"配没配、从哪读到的"，不打印密钥内容。

cookies.txt 是 Netscape 格式，一个文件里可以放多个站点 —— 读取时按 domain 列区分 （net.load_cookie_jar）：第 2 列 TRUE = 域级 cookie（补前导点，子域也发）， FALSE = Host-Only。别再用旧的"裸 {name: value} 字典"加载方式，那会把 exhentai 的登录 cookie 发给 pawchive（空域 = 任何主机都收到）。