diffusers/main/ja/using-diffusers/dreambooth.md

DreamBooth

DreamBooth は、数枚の画像（たとえば、あなたの猫）から特定の被写体を学習し、全重みのファインチューニングを通じて、プロンプト内の一意の識別子（sks cat）にその被写体を結びつけることで、事前学習済みモデルを特定の被写体にパーソナライズします。これにより、新しい環境、照明、ポーズ、スタイルでその被写体を生成できます。

DreamBoothのチェックポイントは、モデルの重み全体を含むため、通常は数GBのサイズになります。from_pretrained()で読み込み、プロンプトに一意の識別子を含めることで生成をトリガーします。

import torch
from diffusers import AutoPipelineForText2Image

pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
    "sd-dreambooth-library/herge-style",
    dtype=torch.float16
).to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
prompt = "A cute sks herge_style brown bear eating a slice of pizza, stunning color scheme, masterpiece, illustration"
pipeline(prompt).images[0]

独自のチェックポイントを学習するには、DreamBoothの学習を参照してください。