NSFW 애니메 AI를 위한 Danbooru 태그: 순서, 성인 큐, 치트 시트

무검열 애니메 모델용 프롬프트를 쓴다면, 그렇게 부르든 말든 Danbooru 태그를 쓰고 있는 것입니다. 1girl, cowboy shot, from above 같은 것들입니다. 이 가이드는 그것을 잘 쓰는 법을, 태그를 서로 다르게 읽는 두 모델로 다룹니다.

Danbooru 태그는 고정된 순서(품질, 등급, 스타일, 인원수, 성인 큐, 외모, 의상, 포즈, 카메라, 장면과 빛)로 쓰고, 실제로 태그로 존재하는 단어일 때 가장 잘 통합니다. 2026년 10월 6일의 테스트 이미지 42장에서 "desert motel at blue hour" 같은 지어낸 문구는 Prefect Pony XL 실행 여섯 번 모두에서 무시되었고, 실제 태그 dusk, twilight, gradient sky, motel은 그것을 쓴 두 실행 모두에 황혼의 하늘을 넣었습니다. Pony는 캐릭터를 지키지만 점수 문자열이 필요합니다. Neta Lumina는 장면을 더 많이 따르고 Danbooru 등급 단어는 무시하며, anime illustration을 더하지 않으면 반사실적인 회화 쪽으로 흘러갑니다.

모든 것을 Neta Lumina와 Prefect Pony XL LoRA로 돌렸으며, 둘 다 콘텐츠 필터 없는 무검열 모델입니다. 여기에 실린 프롬프트는 모두 옷을 입은 성인을 서술하며 많아야 암시적인 수준입니다. 플랫폼은 더 강한 콘텐츠용 프롬프트를 제공하지 않으며, 대신 각 모델이 어디까지 가는지는 저희의 단계 이름으로 설명합니다.

한눈에 보기

이 가격이면 이 글의 테스트 이미지 42장 전부가 약 $0.82였습니다.

두 모델에서 통한 순서

두 모델 모두 Danbooru 스타일 태그를 학습했으므로 하나의 골격으로 둘 다 다룰 수 있습니다. Neta의 프롬프트 북은 품질 태그를 맨 뒤에 두고, Pony의 관례는 점수, 소스, 등급을 맨 앞에 둡니다. 여기서는 모든 프롬프트에 하나의 순서를 썼고 두 모델 모두 품질을 먼저 놓았으며, 맨 뒤로 옮기는 것은 테스트하지 않았습니다.

커버 장면을 위해 보낸 Pony 프롬프트 전체입니다.

score_9, score_8_up, score_7_up, source_anime, rating_safe, 1girl, solo, mature female, adult woman, 34 years old, mature face, smile lines, long dark wavy hair, brown skin, astronomer, white shirt with rolled-up sleeves and an unbuttoned collar, high-waisted dark trousers, leaning against a large brass telescope, looking at viewer, slight smile, observatory dome at night, dome slit open to the stars, red night lamps, cold blue moonlight, wide shot

Neta에서는 앞의 다섯 태그를 masterpiece, best quality, anime illustration으로 바꾸고 나머지는 그대로 두십시오. 두 모델이 똑같은 태그를 어떻게 읽는지 보려고 Neta에서 anime illustration 없이도 목록을 돌렸습니다.

왼쪽: Prefect Pony XL LoRA. 오른쪽: Neta Lumina. 각 모델 자체의 시작 태그 뒤는 동일한 태그, Neta에는 스타일 태그 없음, seed 11, 16:9, 텍스트 투 이미지.

이 차이가 이 가이드에서 가장 분명한 교훈입니다. Pony는 더 매끈한 캐릭터를 그렸고 장면을 잘라 냈습니다. 돔도 붉은 램프도 없고, 요청한 wide shot 대신 허리 위 샷이었습니다. Neta는 천문대, 붉은 램프, 와이드 프레임을 만들었지만 반사실적 회화로 렌더링했습니다. Pony는 캐릭터를 먼저 봅니다. Neta는 목록의 더 아래까지 읽습니다. Pony에서는 모델이 아는 단어로 장면을 쓰고(다음 섹션), Neta에서는 스타일 태그를 더하십시오.

Danbooru 태그로 존재하는 단어를 쓰십시오

모델이 아는 태그는 학습 캡션에 나온 단어입니다. 지어낸 문구는 느슨한 글로 읽히고, Pony에서는 가장 먼저 사라집니다. 빈티지 자동차에 앉은 성인 여성 한 명으로 테스트했고, 장면 단어만 바꿨습니다.

Prefect Pony XL LoRA, 3:2. 왼쪽 열: desert motel at blue hour, parking lot, distant mesas, pink and blue sky. 오른쪽 열: dusk, twilight, gradient sky, purple sky, motel, building, parking lot, desert, mesa. 두 열 모두 detailed background, scenery 포함. 위쪽 seed 61, 아래쪽 seed 62.

지어낸 문구로는 저희가 돌린 여섯 번 모두(detailed background, scenery가 있든 없든, 장면을 앞으로 옮기든) 모텔 없는 밝은 한낮이 나왔습니다. 실제 태그로는 두 실행 모두 보라색 황혼 하늘이 나왔고, 하나는 긴 모텔 건물까지 나왔습니다. 통했던 프롬프트입니다.

score_9, score_8_up, score_7_up, source_anime, rating_safe, 1girl, solo, mature female, adult woman, 33 years old, mature face, curly red hair, freckles, cropped denim jacket over a white tank top, high-waisted jeans, cowboy boots, sitting on the hood of a vintage car, looking at viewer, smirk, detailed background, scenery, dusk, twilight, gradient sky, purple sky, motel, building, parking lot, desert, mesa

detailed background, scenery는 여전히 남길 가치가 있습니다. 여기서는 그것만으로 모텔이 돌아오지 않았지만, 저희 예시 실행에서 금고 장면은 그것과 구체적인 명사(inside a bank vault, giant round vault door)를 함께 더하기 전까지 금고를 그리지 않았습니다. 분위기가 아니라 사물의 이름을 쓰십시오.

공백인가, 밑줄인가?

Danbooru 자체는 long_hair로 쓰고, 일부 가이드는 밑줄을 고집합니다. 그런 가이드 아래 댓글의 사용자들은 공백이 더 낫더라고 말합니다. 같은 프롬프트를 두 방식으로 두 모델에서 돌렸습니다.

위: Prefect Pony XL LoRA. 아래: Neta Lumina. 왼쪽: 공백으로 쓴 태그. 오른쪽: 같은 태그를 밑줄로 이은 것. seed 21, 1:1.

Neta는 신경 쓰지 않았습니다. 이 seed에서 Pony는 short_grey_hair와 40_years_old로 쓰자 흰 머리와 나이를 잃었는데, 둘 다 어느 형태로도 실제 태그가 아닙니다. 저희의 규칙은 이렇습니다. 공백으로 쓰고, 밑줄은 score_8_up, source_anime, rating_safe, end_inkpunk_style 같은 LoRA 트리거 워드처럼 그렇게 정의된 토큰에만 남기십시오.

품질, 점수, 등급 태그

Pony의 점수 문자열. Pony Diffusion의 제작자는 Civitai에서 점수 태그가 손으로 순위를 매긴 약 2만 장의 학습 이미지에서 나왔고, 모델이 score_9, score_8_up, score_7_up 전체 문자열을 "보기 좋음"의 하나의 신호로 학습했다고 설명했습니다. score_9 하나가 약한 이유입니다. Pony V6 카드는 score_4_up까지의 전체 사다리를 나열하며, 앞의 세 개가 흔한 짧은 형태이고 저희가 쓴 것입니다. Neta에서는 아무 소용이 없습니다. Pony에는 소스 태그(source_anime, source_cartoon, source_furry, source_pony)와 세 개의 등급 태그 rating_safe, rating_questionable, rating_explicit도 있습니다.

Neta의 시작. Neta는 등급 태그를 전혀 문서화하지 않습니다. 게시된 태그 예시와 여기 있는 모든 Neta 프롬프트는 masterpiece, best quality로 시작합니다.

등급 태그가 그림을 바꿀까요? 옷을 입은 암시적 프롬프트 하나를 유지하고 등급 단어만 바꿨습니다.

위: Prefect Pony XL LoRA, rating_safe, 등급 태그 없음, rating_questionable. 아래: Neta Lumina, 등급 단어 없음, safe, sensitive. 그 외는 같은 프롬프트, seed 71, 2:3.

score_9, score_8_up, score_7_up, source_anime, rating_safe, 1girl, solo, mature female, adult woman, 30 years old, mature face, long platinum hair, oversized cream knit sweater slipping off one shoulder, black shorts, sitting on a window seat, legs crossed, holding a mug, looking at viewer, soft smile, rainy afternoon, cozy loft apartment, warm lamp light, cowboy shot

seed 71의 Pony에서 rating_safe는 더 헐렁한 스웨터와 더 높은 목선을 주었고, 이를 빼거나 rating_questionable로 바꾸면 인물이 더 풍만해지고 목선이 낮아졌습니다. 두 번째 seed에서는 Pony 세 버전이 서로 훨씬 가까웠습니다. Pony 여섯 번의 실행 모두에서 프롬프트가 서술한 옷은 그대로 입은 채였습니다. Neta에서는 세 이미지가 거의 같았습니다.

즉 서술이 단계를 정하고 등급 태그는 살짝 움직일 뿐입니다. 10월 5일의 콘텐츠 테스트도 같은 방향을 가리킵니다. Pony 사다리는 첫 칸에 rating_questionable을, 그 위에 rating_explicit을 실었고, Neta 사다리는 등급 단어가 전혀 없었는데, 두 점수는 거의 같았습니다. 그 Freedom 실행에서 둘 다 L1 암시(란제리, 흘러내리는 어깨끈)부터 L2 성숙한 주제, L3 강함을 거쳐 L4 고강도(성인 두 사람 사이의 친밀한 장면)까지 모든 실행을 구현했습니다. L5 극한(성인 간 합의된 결박, 또는 영화적인 고어)에서 Neta는 모든 실행을 구현했고, Pony는 결박 세 번을 모두, 고어 네 번 중 두 번을 완화했습니다. Freedom Score가 100과 92.5인 이유입니다.

모든 캐릭터를 분명한 성인으로

1girl과 1boy는 인원수 태그입니다. 프레임에 몇 명이 있는지를 말할 뿐 누가 몇 살인지는 말하지 않습니다. Danbooru에서 mature_female은 중년으로 보이는 여성을 뜻하며, 그래서 얼굴이 더 나이 들어 보입니다. 나이는 모델이 볼 수 있는 것이어야 하므로 큐를 쌓습니다.

• mature female 또는 mature male, 그리고 adult woman 또는 adult man
• 나이 숫자, 30 years old 이상
• 눈에 보이는 특징 한두 가지: mature face, smile lines, sharp cheekbones, stubble
• 성인의 직업과 배경: 타투이스트, 천문학자, 바텐더, 학교가 아니라 호텔 바

교복, 교실, "cute", "youthful"처럼 어려 보이게 하는 요소는 모두 빼십시오. 얼굴과 비율에 관한 더 많은 내용은 성인 애니메 스타일 가이드에 있습니다.

저희가 버린 것. 타투이스트 Pony 예시의 첫 라운드는 mature female, adult woman, 32 years old와 0.8의 잉크 LoRA를 썼는데, seed 세 개 모두 너무 어려 보였습니다. 채택한 버전은 나이를 35로 올리고 mature face, sharp cheekbones, smile lines를 더했으며, LoRA를 0.5로 낮추고 잉크 태그 두 개를 뺐습니다. 여러 가지를 한꺼번에 바꿨으므로 무엇이 해결했는지는 말할 수 없습니다. 나이 큐가 의도적인 부분이었습니다.

InkPunk LoRA를 0.5로 쓴 Prefect Pony XL LoRA, seed 107, 2:3. 첫 라운드가 너무 어려 보인 뒤에 채택한 버전.

두 모델은 반대 방향으로 기웁니다. Pony는 문장을 주면 더 어려지는 쪽으로 흘렀습니다. "in his mid-forties"인 등대지기가 두 seed 모두 더 젊은 남자로 돌아왔습니다(아래 등대 테스트 참고). Neta는 지나쳤습니다. 같은 mature face, smile lines가 Neta에서는 34세 한 명의 얼굴에 주름을 깊게 새겼습니다. Pony에서는 큐를 쌓고, Neta에서는 나이 숫자와 큐 하나면 대개 충분합니다. 둘 다 이미지를 남기기 전에 모든 얼굴을 확인하십시오.

두 캐릭터: 사람마다 문구 하나, 동작은 태그로

두 사람이면 속성이 번집니다. 그녀의 색이 그의 셔츠에 묻습니다. 두 인원수 태그를 먼저 두고, 각 사람에게 "she"나 "he"로 시작하는 문구를 하나씩 주십시오.

Neta Lumina, seed 231, 16:9. 인원수 태그를 먼저, 이어서 사람마다 문구 하나.

masterpiece, best quality, anime illustration, 1girl, 1boy, hetero, mature female, mature male, adult couple in their thirties, she has long wavy platinum hair and wears a deep crimson satin slip dress with a black lace shawl, he has slicked-back black hair and wears an open-collar black shirt under a long dark coat, she sits on the rim of a stone fountain, he stands over her with one hand lifting her chin, faces almost touching, gothic cloister at night, huge blood-red moon, ravens on the arches, red and black palette, wide shot

두 사람 사이의 동작은 어떨까요? 여기서는 문장이 태그를 이길 것으로 예상했는데, Neta에서는 그렇지 않았습니다. 침대칸 열차 객실의 커플을 한 번은 동작을 태그(face to face, adjusting necktie)로, 한 번은 동작을 문장으로 옮겨 테스트했습니다.

Neta Lumina, 3:2. 왼쪽 열: 전부 태그, face to face, adjusting necktie 포함. 오른쪽 열: 같은 골격에 동작을 문장으로. 위쪽 seed 41, 아래쪽 seed 42.

태그 버전은 두 seed 모두에서 넥타이 동작을 유지했습니다. 문장 버전은 서술한 옅은 미소는 살렸지만 동작 자체는 흐려졌습니다. 그 동작에 해당하는 Danbooru 태그가 있다면 태그를 쓰고, 문장은 표정과 분위기에 아껴 두십시오.

카메라와 빛 태그

프레이밍 태그는 가장 믿을 만한 Danbooru 태그에 속합니다. Pony에서 캐릭터와 seed를 하나로 고정하고 카메라 태그만 바꿨습니다.

Prefect Pony XL LoRA, seed 31, 2:3. 위: upper body, cowboy shot, full body. 아래: from below, from above, dutch angle.

같은 시험에서 장면 이탈도 보였습니다. 페리 갑판을 요청했는데 여섯 프레임 모두 등불이 켜진 해안가가 나왔습니다. Neta에서는 세로 프레임의 카메라 태그가 저희 예시 실행에서 잘 통했습니다. 도약하는 검객을 pov와 fisheye 없이 쓴 이전 문구는 옆모습으로 나왔고, pov, extreme foreshortening, fisheye는 도약을 보는 사람 쪽으로 향하게 했습니다.

빛에는 태그로 존재하는 단어를 쓰십시오. night, dusk, sunset, moonlight, backlighting, rim light, lamp입니다. 모텔 테스트의 황혼 하늘은 정확히 이런 단어에서 나왔습니다.

스타일 태그와 LoRA 트리거 워드

Neta는 스타일을 태그에서 가져옵니다. 태그가 없으면 저희 Neta 이미지는 광택 있는 반사실적 회화로 돌아왔습니다. 태그 하나로 해결되었습니다.

Neta Lumina, seed 21, 1:1. 왼쪽: 태그 목록만. 오른쪽: 같은 목록에서 품질 태그 뒤에 anime illustration 추가.

Neta에서 피해야 할 문구가 하나 있습니다. "key visual"입니다. 저희 예시 실행에서 그것을 넣은 프롬프트는 트레이딩 카드 프레임, 가짜 글자, 희귀도 배지 같은 것이 나와서 뺐습니다.

Pony는 스타일을 LoRA에서 가져오며, 트리거가 맨 앞에 갑니다. 저희가 쓴 스타일 LoRA는 각각 맨 처음에 자기 트리거를 원했습니다. Flat Vector는 vztdzsxx, InkPunk는 end_inkpunk_style, Art Deco는 end_artdeco_inspo입니다. 트리거 뒤의 태그가 룩을 더 밀어 줄 수 있습니다. 처음의 Flat Vector 택배 기사는 평범한 애니메처럼 읽혔고, 서 있는 자세로 바꾸고 bold outlines, limited palette, simple shapes를 더하자 포스터 같은 룩이 나왔습니다.

Flat Vector LoRA를 1로 쓴 Prefect Pony XL LoRA, 트리거 vztdzsxx를 맨 앞에, seed 137, 9:16.

Pony 계열 SDXL용으로 학습된 LoRA만 쓰십시오. 다른 베이스 모델용 LoRA는 오류 없이 로드되고 아무것도 바꾸지 못합니다. 스케일, 겹쳐 쓰기, 조용한 잘못된 베이스 확인은 Pony XL LoRA 가이드에서 다룹니다. Neta에는 LoRA 슬롯이 없으므로 스타일은 태그로만 정합니다.

태그, 문장, 아니면 둘 다

사람들은 Danbooru 태그를 자연어로 바꾸는 방법을 자주 묻습니다. 이 두 모델에서는 어느 쪽을 쓰느냐에 따라 답이 다릅니다. 소금기 섞인 수염에 케이블 니트 스웨터, 앞이 열린 노란 우비, 폭풍 랜턴을 가진 40대 중반 등대지기에 대한 같은 세 문장을 두 모델에 모두 보냈습니다.

같은 세 문장. 왼쪽 쌍: Prefect Pony XL LoRA, seed 51과 52. 오른쪽 쌍: Neta Lumina, seed 51과 52. 3:4.

Pony는 아는 키워드(노란 우비, 등대, 비, 수염)를 골라냈고 스웨터, 랜턴, 나이는 두 seed 모두에서 버렸습니다. Neta는 스웨터, 우비, 랜턴, 흰 수염을 두 번 다 그렸고, 요청보다 나이 들게 만들었습니다.

치트 시트

복사해서 쓸 템플릿입니다.

[quality], [source and rating on Pony], [style or trigger], [head count], [adult cues], [hair, skin], [one phrase per garment], [pose, gaze, expression], [camera], [scene], [light]

태그가 먹히지 않을 때

어떤 습관에 어떤 모델

각 모델에 대한 더 자세한 내용은 Neta Lumina 테스트와 위에 링크한 Pony XL LoRA 가이드를 읽으십시오.

FAQ

score9, score8up, score7_up는 무슨 뜻인가요?

Pony의 품질 태그입니다. Pony의 제작자는 약 2만 장의 학습 이미지를 손으로 순위 매겼고, 모델은 문자열 전체를 가장 보기 좋은 이미지의 신호로 학습했습니다. Pony 모델에서는 맨 앞에 두십시오. score_9 하나는 모델이 부분이 아니라 문자열 전체를 학습했기 때문에 약합니다. Neta Lumina에서는 쓸모가 없습니다.

등급 태그로 이미지의 NSFW 정도를 조절할 수 있나요?

조금만 됩니다. Pony에서 rating_safe를 빼거나 rating_questionable을 쓰면 옷을 입은 장면 하나가 조금 더 노출되었지만, 프롬프트가 서술한 옷은 그대로 입은 채였습니다. Neta에서는 safe와 sensitive가 아무것도 바꾸지 못했습니다. 단계는 여러분의 서술이 정합니다.

Danbooru 태그는 밑줄로 쓰나요, 공백으로 쓰나요?

공백입니다. Neta는 둘을 똑같이 읽었습니다. Pony는 지어낸 문구를 밑줄로 이었을 때 디테일을 잃었습니다. 밑줄은 score_8_up, rating_safe, LoRA 트리거처럼 그렇게 정의된 토큰에만 남기십시오.

1girl은 어린 캐릭터라는 뜻인가요?

아닙니다. 1girl과 1boy는 사람 수를 셉니다. 나이는 여러분이 더하는 큐에서 나옵니다. mature female, adult woman, 30세 이상의 나이, mature face입니다. 모든 얼굴을 확인하고 어려 보이는 것은 다시 돌리십시오.

Danbooru 태그를 자연어로 바꿀 수 있나요?

Neta Lumina에서는 가능합니다. 저희 테스트에서 일반 문장 세 개를 충실하게 따랐습니다. Pony에서는 문장이 스웨터, 랜턴, 나이를 잃었으므로 거기서는 태그를 유지하십시오.

Pony XL에 네거티브 프롬프트가 필요한가요?

아니요. Pony V6 카드는 거의 필요 없다고 하며, 여기의 두 엔드포인트에는 그 필드가 없습니다. 반대되는 것을 긍정 태그(simple background, solo, fully clothed)로 쓰고 서술이 방향을 잡게 하십시오.

Danbooru 태그 전체 목록은 어디서 찾나요?

Danbooru 위키의 태그 그룹 페이지가 머리, 의상, 구도, 앵글, 장소를 나열하며, 저희가 읽은 커뮤니티 스레드들이 가리키는 목록이기도 합니다. 프롬프트를 짜기 전에 태그가 거기 존재하는지 확인하십시오.