使用我们上面的代码可以随意使用不同的数据集和训练配置进行实验，以获得所需的结果。本文首先简要介绍了Dreambooth和LoRA背后的基本验。
原创
2024-05-13 11:13:03
202阅读
介绍在秋叶版WebUI Dreambooth安装的注意事项。
本文详细介绍如何使用DreamBooth技术训练个性化Stable Diffusion模型，包含完整的API调用流程、参数配置说明以及模型部署方法，帮助用户快速掌握从数据准备到模型推理的全过程。
随着深度学习领域的不断发展，生成模型逐渐成为研究的热点。其中，Stable Diffusion模型是一种著名的生成模型，被广泛应用于图像、文本和音频等领域的生成任务。本文将介绍如何使用Diffusers和DreamBooth来训练Stable Diffusion模型。一、Stable Diffusion模型概述Stable Diffusion是一种基于扩散过程的生成模型。它将原始数据逐步转化为目标
原创
2023-09-26 11:28:47
325阅读
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
原创
2024-03-01 10:57:23
163阅读
个性化已成为生成式 AI 领域的一个突出方面，它能够合成不同背景和风格的个人，同时保持其身份的高保真度化权重。
原创
2024-06-16 21:36:44
183阅读
本文将以 Stable Diffusion Quick Kit 为例，详细讲解如何利用 Dreambooth 对 Stable Diffusion 模型进行微调，包括基础的 Stable Diffusion 模型微调知识，Dreambooth 微调介绍，并且使用 Quick Kit 通过一个 demo 演示微调效果。01Stable Diffusion 模型微调目前 Stable Diffusio
转载
2024-03-28 16:25:54
346阅读
我们今天使用DreamBooth在不影响模型原始功能的情况下实现微调过程。
原创
2024-05-04 00:24:14
84阅读
今年，diffusion model 和相关的定制化（personalization）的工作越来越受人们欢迎，例如 DreamBooth，Textual Inversion，Custom Relation定制化。whaosoft aiot h
原创
2024-08-08 10:48:16
23阅读
论文地址：https://arxiv.org/abs/2208.12242v1 项目地址：https://dreambooth.github.io/ DreamBooth 主要的工作目的是实现保留主体的细致特征的情况下使用文本对其进行环境等编辑。整体方法为给定一个主体的3-5个图像和文本提示作为输入，微调预训练的文生图模型（Imagen，但不限于特定模型）用于合成主体在不同场景中的全新照片级图像。
我们提供了一键运行的notebook AI作画 Dreambooth 生成自定义主体，可以在ModelArts平台上调试开发自己的文生图模型。
原创
2023-06-05 15:27:37
384阅读
点赞
秋葉aaaki整合包AMD平台：https://www.bilibili.com/opus/841856556885606434配置GPU选择内核选择下载模型模型分类： 主模型（Dreambooth）、嵌入模型（Textual inversion Embeding）、Lora、Hypernetwork（风格模型应用）、VAE（Aesthetic Embedding 美学嵌入模型，后期调整）模型1.
1 原理文字特征+图像特征=》解码 噪点图=去噪》图像2 上手文生图3 提升效果1 textual inversion告诉照片和名字先验知识 cat-toyresolution 分辨率2 dreambooth照片文字大调参数3 lora很常用 维护现有风格推理只更新低维参数外挂模块lora和原参数融合4 controlnet 原来的diffusion外挂c
原创
2023-05-31 15:21:14
417阅读
文章目录1.1 扩散模型的原理生成模型扩散过程DDPM的扩散过程前向过程反向过程优化目标1.2 扩散模型的发展开始扩散：DDPM加速生成：采样器刷新记录：基于CLIP的多模态图像生成引爆网络：基于CLIP的多模态图像生成再次“出圈”：大模型的“再学习”方法——DreamBooth、LoRA和ControlNet开启AI作画时代：众多商业公司提出成熟的图像生成解决方案1.3 扩散模型的应用计算机视
转载
2024-08-07 09:53:04
36阅读
文生图在最近一年取得了显著的进步，DreamBooth 定制化生成工作，进一步证明了文生图的潜力，并且广泛引起了社区关注，相比于单概念生成，在一张图内定制多个概念是更加有趣且具有广泛应用场景（AI 影楼，AI 漫画生成....）。相比于单概念定制生成取得的成功，阿里提出的 Cones 和 Adobe 提出的 Custom Diffusion 作为现有的多定制概念生成方法仍存在两个挑战：首先，他们需
转载
2023-08-14 00:13:02
6043阅读
1.1 问题为已有的高质量个性化的模型添加运动动态，使其生成动画（gif动图）描述：随着文本到图像（T2I）扩散模型（如 Stable Diffusion）以及相应个性化技术（如 DreamBooth 和 LoRA）的发展，每个人都可以以较低的成本将自己的想象转化为高质量的图像。然而，为已有的高质量个性化 T2I 模型添加运动动态，并使其能够生成动画，仍然是一个尚未解决的挑战解决方案：设计了一个即
