Buckets:
DreamBooth
DreamBooth, birkaç görüntüden (örneğin, kedinizden) belirli bir konuya önceden eğitilmiş bir modeli, tam ağırlıkları ince ayarlayarak ve bu konuyu istemdeki benzersiz bir tanımlayıcıya (sks cat) bağlayarak kişiselleştirir. Ardından, konuyu yeni ortamlarda, aydınlatmalarda, pozlarda ve stillerde üretebilirsiniz.
DreamBooth kontrol noktaları, tam model ağırlıklarını içerdiğinden genellikle birkaç GB boyutundadır. Bunları from_pretrained() ile yükleyin ve üretimi tetiklemek için istemde benzersiz tanımlayıcıyı kullanın.
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]
Kendi kontrol noktanızı eğitmek için DreamBooth Eğitimi bölümüne bakın.
Xet Storage Details
- Size:
- 1.21 kB
- Xet hash:
- 1d7b0cfb7082d2faddf25cca0676e27d37f568b87bdae1e4db4e277d8fb3a2f2
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.