Diffusers documentation

DreamBooth

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v0.42.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

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