Buckets:
DreamBooth
يُخصّص DreamBooth نموذجًا مُدرَّبًا مسبقًا لموضوع محدد انطلاقًا من عدد قليل من الصور (مثلًا، قطتك) من خلال ضبط دقيق للأوزان الكاملة وربط ذلك الموضوع بمعرّف فريد في الأمر النصي (sks cat). يمكنك بعد ذلك توليد ذلك الموضوع في إعدادات وإضاءة ووضعية وأنماط جديدة.
عادةً ما تكون نقاط التفتيش الخاصة بـ DreamBooth بضعة غيغابايتات لأنها تحتوي على أوزان النموذج الكاملة. حمّلها باستخدام from_pretrained() وشمل المعرّف الفريد في الموجه (prompt) لتفعيل التوليد.
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]
لتدريب نقطة تحقق خاصة بك، راجع تدريب DreamBooth.
Xet Storage Details
- Size:
- 1.42 kB
- Xet hash:
- 57d8dfa120385beff57ed0c16f0475c9347c238a0f882897b90a9b1c3dd452e3
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.