Stablediffusion拓展之dreambooth训练

共计 1086 个字符,预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。

大家好,我是 Stable Diffusion 中文网的小编。今天要为大家介绍一款名为 DreamBooth 的拓展训练功能。DreamBooth 是一个基于 Stable Diffusion 的 AI 图像生成工具,它能够个性化定制输出图片,并在 AI 图像生成领域引起了广泛关注。

Stablediffusion 拓展之 dreambooth 训练

什么是 DreamBooth

稳定扩散(Stable Diffusion)原本无法进行稳定的对象输出,每次生成的结果都是随机的,没有相关性。但是,通过引入 Google 的一项研究成果,DreamBooth 解决了这个问题。DreamBooth 在原始网络的基础上引入了 Prior Preservation Loss,通过简单的训练,可以重新采样潜空间,实现指定对象的输出。这种个性化定制输出效果使得 DreamBooth 成为了 AI 图像生成领域最受欢迎的功能之一。

DreamBooth 的基本原理

原始的 DreamBooth 是基于 Google 的 Imagen 和 T5 网络的,但是有开发者利用 Stable Diffusion 和 CLIPText 重新实现了一遍,这也是我们目前使用的 DreamBooth 版本。DreamBooth 需要预先进行训练才能使用,但现在已经提供了用户界面(UI),不再需要手动输入命令来训练。

安装 DreamBooth 扩展

在启动 Stable Diffusion 的 WebUI 后,点击最右边的 ”Extension” 选项卡,然后选择 ”Available” 子选项卡,再点击 ”Load From” 按钮。这时会显示一系列可用的扩展列表,选择 ”Install” 按钮来安装 DreamBooth(安装过程的日志可以在命令窗口中查看)。

DreamBooth 扩展插件

值得一提的是,这个插件有些问题,虽然可以使用,但存在一些不完善之处。对于有经验的用户,我建议在 requirements.txt 文件中注释掉 torch、torchvision、numpy、gradio 和 transformers 等重要库的安装,而使用 Stable Diffusion 的库。

进一步说,一些用户可能会遇到 torch 的覆盖性安装问题。这种情况下,最好在 install.py 文件中注释掉两行代码,并自行安装 torch,因为这样会更方便。

以上就是关于 DreamBooth 拓展训练的介绍。通过使用 DreamBooth,我们可以实现个性化定制的图像生成,这在 AI 图像生成领域中非常受欢迎。如果你的硬件配置不满足 DreamBooth 功能的显存要求,你可以考虑使用云计算的方法,比如谷歌 Colab 云计算入口。希望这篇文章对你有所帮助!如果你对其他内容还有疑问,欢迎随时与我们交流。谢谢大家的阅读!

正文完