Diffusers documentation
DreamBooth
Başlayın
Çıkarım
Diffusion pipeline'ları kullanma
Adaptörler ve kişiselleştirme
Optimize et ve ölçeklendir
Temel performans
Çıkarım
Topluluk yöntemleri
Kantizasyon
Donanıma özgü hızlandırma
Sunum ve ölçekleme
Modüler Diffusers
Eğit ve ince ayar yap
Kaynaklar
Katkıda bulun
API
You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like
regular pip install, checkout the latest stable version (v0.42.1).
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.
Update on GitHub