Buckets:
| # DreamBooth | |
| [DreamBooth](https://huggingface.co/papers/2208.12242) cá nhân hóa một mô hình được huấn luyện trước cho một chủ thể cụ thể từ một vài hình ảnh (ví dụ: con mèo của bạn) bằng cách tinh chỉnh toàn bộ trọng số và gắn chủ thể đó với một định danh duy nhất trong prompt (`sks cat`). Sau đó, bạn có thể tạo ra chủ thể trong các bối cảnh, ánh sáng, tư thế và phong cách mới. | |
| DreamBooth checkpoints thường có dung lượng vài GB vì chúng chứa toàn bộ trọng số của mô hình. Hãy tải chúng bằng [from_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline.from_pretrained) và bao gồm định danh duy nhất trong prompt để kích hoạt quá trình tạo. | |
| ```py | |
| 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] | |
| ``` | |
| Để huấn luyện checkpoint của riêng bạn, hãy xem [Train DreamBooth](../training/dreambooth). | |
Xet Storage Details
- Size:
- 1.32 kB
- Xet hash:
- 00410895b72304b3b9fd75e9b17a324d13248fe2ff85fe716b26256ae9d2bf21
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.