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，StableDiffusion，Tiamat。只不过LensaAI和妙鸭相机对于定制图像生成更加专精一些。这背后用到技术演化，就是TextualInversion、DreamBooth、LoRA、InstantID这四类，从一开始需要样本数据微调，到2024年1月发布InstantID不需
一下载安装Python3.10.x(3.10.6,3.10.9,3.10.11)andgitPython3.10.9>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Automatic1111WebUI下载地址：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui下载用于训练的模型：RealisticVisionV2ModelForRealisticTraining(3.85GB)三
Stable-Diffusion、Imagen等文生图大模型已经具备了强大的生成能力，假设我们的Prompt为 [CyberpunkStyle]，SD或许能很快画出赛博朋克风格的一幅画。但你作为一个不知名的人，不能奢求SD在训练的时候把你自己想要的风格也加进去吧？这时就需要我们能自己个性化调整一下原始的基础大模型。我们日常所用的底模的参数量是巨大的，自己训练是完全不可能的（训练整个Stable-Diffusion-1.4大概要15万GPU小时）。Dreambooth是谷歌的一种微调模型的方案。LORA是Dreambooth的一个简化版。通常来说Dreambooth对于一些比较抽象的或者泛指的概
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。conda3:这指的是使用Conda环境管理系统，并且特指Python3的版本。Conda是一个开源的包管理和环境管理系统，常用于科学计算领域，可以用来安装、运行和升级复杂的科学计算环境。3.8(ubuntu20.04):这里指的是使用Pytho
文章目录StableDiffusionXLwebuidreambooth插件Linux安装（保姆级教程）前言安装下载dreambooth仓库下载SDXL预训练模型其他文件下载前注意下载前准备下载StableDiffusionXLwebuidreambooth插件Linux安装（保姆级教程）前言在安装这个插件之前，我已经安装了SDXLwebui，tagger插件，具体安装操作可以参考之前的文章:SDXLwebui、tagger插件。之前已经安装了tagger插件，用来反推训练图像的提示词，接下来，我们可以利用dreambooth插件来训练我们的LoRA模型了。安装下载dreambooth仓库只需
目录1.简介:2.构建模型(3步构建)2.1安装依赖文件结构2.2训练模型
©2022Ruiz,Li,Jampani,Pritch,Rubinstein,Aberman(GoogleResearch)©2023Conmajia简介本文是DreamBooth官网首页的中文翻译。本文已获得NatanielRuiz本人授权。DreamBooth主要内容基于CVPR论文DreamBooth:FineTuningText-to-ImageDiffusionModelsforSubject-DrivenGeneration（2208.12242）。‘‘``‘‘这就像一部照相亭，但只要捕捉到主题，就能把它合成到你梦里能去的任何地方。"""摘要大型文本生成图像模型在AI的发展中取得了
用了autodl上的镜像：CrazyBoyM/dreambooth-for-diffusion/dreambooth-for-diffusion:v3，在无卡模式下调试代码到时候，因为没有Cuda支持，无法使用半精度VAE模块进行推理，因此在获取latent图像时出现报错："slow_conv2d_cpu"notimplementedfor'Half'解决方案：参考python-"RuntimeError:"slow_conv2d_cpu"notimplementedfor'Half'"-StackOverflow既然无法使用half精度，那就不进行转换。找到train_dreambooth.
主要过程：下载模型，准备图像，bash运行以下代码exportMODEL_NAME="CompVis/stable-diffusion-v1-4"exportINSTANCE_DIR="path-to-instance-images"exportCLASS_DIR="path-to-class-images"exportOUTPUT_DIR="path-to-save-model"acceleratelaunchtrain_dreambooth.py\--pretrained_model_name_or_path=$MODEL_NAME\--instance_data_dir=$INSTANC
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