Diffusers documentation
DreamBooth
Начало работы
Вывод
Использование конвейеров диффузии
Адаптеры и персонализация
Оптимизация и масштабирование
Базовая производительность
Скорость и память
Распределённый вывод
Квантование
Ускорение для конкретного оборудования
Методы сообщества
Модульные Diffusers
Обучение и дообучение
Ресурсы
Внести вклад
API
DreamBooth
DreamBooth персонализирует предобученную модель под конкретный объект по нескольким изображениям (например, вашему коту), дообучая полные веса и связывая этот объект с уникальным идентификатором в промпте (sks cat). После этого вы можете генерировать изображения этого объекта в новых окружениях, при разном освещении, в разных позах и стилях.
Чекпоинты DreamBooth обычно занимают несколько ГБ, так как содержат полные веса модели. Загружайте их с помощью from_pretrained() и указывайте уникальный идентификатор в промпте, чтобы запустить генерацию.
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]
Чтобы обучить собственную контрольную точку, см. Обучение DreamBooth.
Update on GitHub