# DreamBooth

[DreamBooth](https://huggingface.co/papers/2208.12242) personaliza un modelo preentrenado para un sujeto específico a partir de unas pocas imágenes (por ejemplo, tu gato) ajustando los pesos completos y vinculando ese sujeto a un identificador único en el prompt (`sks cat`). Luego puedes generar el sujeto en nuevos entornos, con distintas luces, poses y estilos.

Los puntos de control de DreamBooth suelen ocupar unos pocos GB porque contienen los pesos completos del modelo. Cargalos con [from_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/es/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline.from_pretrained) e incluye el identificador único en el prompt para activar la generación.

```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]
```

    

Para entrenar tu propio punto de control, consulta [Entrenar DreamBooth](../training/dreambooth).