概要DreamBoothとは追加学習することで、AI(StableDiffusion)で特定のキャラや物を描くためのモデル（データ）作るツールです。 例えば、ドラゴンクエスト10オンラインというゲームのアンルシアというキャラがいます。 ドラゴンクエスト10のアンルシア 公式サイトより引用 https://hiroba.dqx.jp/sc/election/queen2021/vote/confirm/1/nologinこのキャラの画像を18枚ほどAIに読み込ませ、追加学習し、AIに描かせた絵が以下の絵になります。 これ見ると、単なる髪型や顔が似ているレベルではなく、服の模様レベルまで再現できている事がわかります。 今までStableDiffusionの欠点として、同じキャラを安定して描くのが苦手というのがありましたが、DreamBoothを使うことで克服することが出来ます。 これにより、A
画像生成AI「Stable Diffusion」にたった数枚のイラストから絵柄や画風を追加学習できる「Dream Booth」が簡単に使える「Dreambooth Gui」レビュー
画像生成AI「Stable Diffusion」はあらかじめ学習したデータセットを基にして、プロンプトあるいは呪文と呼ばれる入力文字列に沿った画像を自動で生成します。そのStable DiffusionのAIモデルに画像を追加で学習させる「Dream Booth」という手法があるのですが、コマンド入力による操作が必要で、演算処理に何十GBものVRAMを必要としました。しかし、Dream BoothをGUIで、しかもNVIDIA製グラボであれば10GB程度の環境でも使える「Dreambooth Gui」がリリースされたので、実際に使ってみました。 GitHub - smy20011/dreambooth-gui https://github.com/smy20011/dreambooth-gui Dreambooth Guiを使うためにはDockerとWSL2のインストールが必要となります。
１．DreamBooth:Stable Diffusionに自分の好きなキャラクターを描いてもらう事は可能まとめ ・DreamBoothは少数の画像から新しい概念をタグとして学ばせる事が可能 ・textual inversionと同等だが全体を最適化するためにより強力でメモリ喰い ・DreamBoothの省メモリ実装は推論だけなら6GB程度のメモリで動作可能 ２．DreamBoothとは？ アイキャッチ画像はstable diffusionのDreamBoothによる生成で8K版の風の谷のナウシカと肩にポケモンをのせた風の谷のナウシカ。 風の谷のナウシカは生成が難しいキャラクターの一つです。厳密にはスタジオジブリ作品ではない、ギリシャ神話の登場人物や現実に存在する地名等と名称がかぶるケースがある、インターネットがなかった時代の作品なので最近の作品に比べると英語圏での知名度が低い、等々が原因
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「Google Colab」で「DreamBooth」を試す方法をまとめました。 1. DreamBooth「DreamBooth」は、数枚の被写体画像 (例 : 特定の犬) と対応するクラス名 (例 : 犬) を与えてファインチューニングすることで、Text-to-Imageモデルに新たな被写体を学習させる手法です。愛犬の合成画像を生成できる画像生成AIとして話題になりました。 GPU 16GBで動くDreamBooth実装を作ってくれた方がいたので、「Google Colab」でも試せるようになりました。 ・diffusers/examples/dreambooth at main · ShivamShrirao/diffusers 2. ライセンスの確認HuggingFaceからStable Diffusionをはじめてダウンロードする人は、以下のサイトにアクセスして、ライセンスを確
Colab で DreamBooth する
DreamBooth Google が公開したすっごく強いファインチューニングの手法です。 簡単にどんなものか説明すると、最低 4枚 の画像を与えるとそこに写っているものの他のシチュエーションの画像を生成できるようになります。 DreamBooth の公式サイトから引用 上の画像のようにたった4枚の犬の画像から、泳いでいたり犬小屋の中にいる画像を生成することができます。 DreamBooth の強みはなんと言ってもその精度にあり、他の手法と比べて高い精度で生成することができます。 こんな感じで従来の手法と比べると凄まじいレベルの生成になっていることがわかると思います。 私には仕組み等は全くわからないので知りたい場合は 実際の論文 や他の記事を参照してください。 この記事では一番シンプルな使い方を説明しますが、普通に Colab 見れば大体わかるので慣れてる人は読まなくても大丈夫だと思います
愛犬の合成画像を生成できる画像生成AI「DreamBooth」の「Stable Diffusion」版を作ってる人がいたので、愛猫の合成画像の生成に挑戦してみました。 ・DreamBooth Stable Diffusion GPUのメモリは32GB以上必要です。 1. DreamBooth「DreamBooth」は、数枚の被写体画像 (例 : 特定の犬) と対応するクラス名 (例 : 犬) を与えてファインチューニングすることで、Text-to-Imageモデルに新たな被写体を学習させる手法です。愛犬の合成画像を生成できる画像生成AIとして話題になりました。 オリジナルの「DreamBooth」は「Imagen」をベースにしていますが、この実装は「Textual Inversion」をベースにしています。 2. DreamBooth Stable Diffusion 「DreamBoot
Windows PCでDreamBoothを実行する手順（v1系8GB以上、v2系12GB以上、様々な機能あり）｜まゆひら｜note
Windows PCでDreamBoothを実行する手順（v1系8GB以上、v2系12GB以上、様々な機能あり） ※23年2月11日修正。常に「--num_cpu_threads_per_process 1」の設定で構わないとの情報がありました（以前はCPUコア数を設定していました）。 ※23年1月11日更新。付録に「モデルのマージ」を加えました。学習元に「ACertainty」を使用して、画像を差し替えました。 ※とりあえず公開しますが、本記事はボリュームがあるので細かな誤り等が含まれる可能性があります。お気づきの点がありましたら、末尾の連絡先へお知らせください。 0. 前書き0-0 ATTENTION DreamBoothが実行可能な最小のVRAM容量は、v1系モデルでは8GB（12GB以上を推奨）、v2系モデルでは12GB（推奨は不明、16GB？）となっています。最小の場合は「一応動
sd-dreambooth-library (Stable Diffusion Dreambooth Concepts Library)
Browse through concepts taught by the community to Stable Diffusion here Training Colab - personalize Stable Diffusion by teaching new concepts to it with only 3-5 examples via Dreambooth 👩🏫 (in the Colab you can upload them directly here to the public library) Navigate the Library and run the models (coming soon) - visually browse the different models and pick yours for inference 🎨 Inference
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22/10/1 Dreamboothに挑戦した記録
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