# DreamBooth

[DreamBooth](https://huggingface.co/papers/2208.12242) personnalise un modèle pré-entraîné pour un sujet spécifique à partir de quelques images (par exemple, votre chat) en affinant l’ensemble des poids et en associant ce sujet à un identifiant unique dans le prompt (`sks cat`). Vous pouvez ensuite générer le sujet dans de nouveaux décors, éclairages, poses et styles.

Les points de contrôle DreamBooth font généralement quelques Go car ils contiennent les poids complets du modèle. Chargez-les avec [from_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/fr/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline.from_pretrained) et incluez l'identifiant unique dans le prompt pour déclencher la génération.

```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]
```

    

Pour entraîner votre propre point de contrôle, consultez [Train DreamBooth](../training/dreambooth).