AIGC 005-Dreambooth定制化生成，微调文本到图像的扩散模型！ 文章目录 0 论文工作1 论文方法2 效果 0 论文工作 DreamBooth 论文 (DreamBooth: Fine-Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation) 提出了一种新颖的技术，用

2023年7月份国内有一款定制写真AI工具爆火。一款名为妙鸭相机的AI写真小程序，成功在C端消费者群体中出圈，并在微信、微博和小红书等平台迅速走红，小红书上的话题Tag获得了330多万的浏览量，相关微信指数飙升到了1800万以上。 其他能够提供类似功能例如：LensaAI，Midjourney，DALL-E3，Stable Diffusion，Tiamat。只不过LensaAI和妙鸭相机对于定制

时间：2024.1.23 1.dreambooth配置文件 dreambooth在mmagic中的路径： configs/dreambooth 本文以dreambooth.py 为例 configs/dreambooth/dreambooth.py 2.下载数据集 下载数据集并保存至data/dreambooth/，数据集： https://drive.google.com/d

以AutoDL为例         以下代码源自：赛博华佗——秋叶：         Akegarasu 环境选择 Miniconda: Miniconda是一个轻量级的Conda环境管理系统。它包含了conda、Python和一些常用的包，以及能够管理安装其他包的能力。Miniconda是Anaconda的一个简化版，Anaconda是一个流行的Python科学计算发行版。

using dapers on diffusers: Dreambooth, Texual Inversion, LoRA and IP-Adapter 参考自：https://huggingface.co/docs/diffusers/using-diffusers/loading_adapters 如今，对于 diffusion 模型，有许多高效的训练技术来微调一个定制化的模型，能够

一 下载安装 Python 3.10.x (3.10.6, 3.10.9, 3.10.11) and git Python 3.10.9 > https://www.python.org/ftp/python/3.10.9/python-3.10.9-amd64.exegit > https://git-scm.com/downloads 二 下载安装Automatic1111 Web UI

DreamBooth 是一种利用扩散模型进行定制化图像生成的技术。通过这种技术，可以通过提供少量特定主题的参考图像，微调预训练好的扩散模型，使其能够生成包含特定主题特征的新图像。 在扩散模型的背景下，DreamBooth 的工作原理大致如下： 预训练模型：从一个已经预训练好的扩散模型开始，该模型能够生成广泛的图像类型。 个性化微调：通过提供特定主题或对象的参考图像，微调模型的参数，使其学习

DreamBooth 是一种利用扩散模型进行定制化图像生成的技术。通过这种技术，可以通过提供少量特定主题的参考图像，微调预训练好的扩散模型，使其能够生成包含特定主题特征的新图像。 在扩散模型的背景下，DreamBooth 的工作原理大致如下： 预训练模型：从一个已经预训练好的扩散模型开始，该模型能够生成广泛的图像类型。 个性化微调：通过提供特定主题或对象的参考图像，微调模型的参数，使其学习

文章目录 摘要问题算法3.1 文生图扩散模型3.2 个性化文生图模型3.3 特定类别先验保留损失 实验评估方式比较消融实验PPL类别先验 应用限制 结论 论文： 《DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation》 project： https://drea