# DreamBooth

[DreamBooth](https://huggingface.co/papers/2208.12242) は、数枚の画像（たとえば、あなたの猫）から特定の被写体を学習し、全重みのファインチューニングを通じて、プロンプト内の一意の識別子（`sks cat`）にその被写体を結びつけることで、事前学習済みモデルを特定の被写体にパーソナライズします。これにより、新しい環境、照明、ポーズ、スタイルでその被写体を生成できます。

DreamBoothのチェックポイントは、モデルの重み全体を含むため、通常は数GBのサイズになります。[from_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/ja/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline.from_pretrained)で読み込み、プロンプトに一意の識別子を含めることで生成をトリガーします。

```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]
```

    

独自のチェックポイントを学習するには、[DreamBoothの学習](../training/dreambooth)を参照してください。