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[[File:Demonstration of DreamBooth AI model fine-tuning for Stable Diffusion using Jimmy Wales training data from Wikimedia Commons.png|thumb|right|400px|演示使用DreamBooth微調[[Stable Diffusion]]1.5版本的擴散模型，使用從[[維基共享資源]]的[[:commons:Category:Jimmy Wales|Category:Jimmy Wales]]分類獲得的訓練數據。此處描繪的是通過AI生成的維基百科創始人[[吉米·威爾斯]]在健身房進行[[仰臥推舉|臥推]]練習的僞圖像。]]
'''DreamBooth'''是一個[[深度學習]]模型，用於微調現有的{{ill|文生圖模型|en|Text-to-image model}}，由[[Google|Google Research]]和[[波士頓大學]]的研究人員於2022年開發。最初利用谷歌开发的的[[谷歌大腦|Imagen]]文生圖模型開發，DreamBooth可以應用到其他文生圖模型，在使用指定主題的三到五張圖像進行演算、訓練後，可以讓模型產生更精細和個性化的輸出圖像。<ref name="ruiz-et-al">{{Cite journal|last=Ruiz|first=Nataniel|last2=Li|first2=Yuanzhen|last3=Jampani|first3=Varun|last4=Pritch|first4=Yael|last5=Rubinstein|first5=Michael|last6=Aberman|first6=Kfir|date=2022-08-25|title=DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation|publisher=Google Research, Boston University|journal=arXiv|language=en|url=https://arxiv.org/abs/2208.12242|doi=10.48550/arXiv.2208.12242|archive-url=https://web.archive.org/web/20220929034356/https://arxiv.org/pdf/2208.12242.pdf|archive-date=2022-09-29|url-status=no|access-date=2022-11-04}}</ref><ref>{{cite web|author=山下裕毅|date=2022-09-01|url=https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2209/01/news041.html|title=愛犬の合成画像を生成できるAI　文章で指示するだけでコスプレ　米Googleが開発|website=ITmedia Inc.|language=ja|archive-url=https://web.archive.org/web/20220831232021/https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2209/01/news041.html|archive-date=2022-08-31|url-status=no|quote=米Google Researchと米ボストン大学の研究チームが開発した...数枚の被写体画像とテキスト入力を使って、与えられた被写体が溶け込んだ新たな合成画像を作成する被写体駆動型Text-to-Imageモデルだ。[...由谷歌研究院和波士頓大學的一個研究小組開發，是一個主題驅動的文生圖模型，它採用一個主題的幾張圖像和提示詞來創建新生成的具有該主題的圖像。]|access-date=2022-11-04}}</ref><ref>{{cite web|author=Brendan Murphy|date=2022-10-13|url=https://theconversation.com/ai-image-generation-is-advancing-at-astronomical-speeds-can-we-still-tell-if-a-picture-is-fake-191674|title=AI image generation is advancing at astronomical speeds. Can we still tell if a picture is fake?|website=The Conversation|language=en|archive-url=https://web.archive.org/web/20221030101412/https://theconversation.com/ai-image-generation-is-advancing-at-astronomical-speeds-can-we-still-tell-if-a-picture-is-fake-191674|archive-date=2022-10-30|url-status=no|quote=Recently, Google has released Dream Booth, an alternative, more sophisticated method for injecting specific people, objects or even art styles into text-to-image AI systems.[最近，谷歌發布了DreamBooth，這是一種另類的、更複雜的方法，可以將特定的人、物體甚至藝術風格注入文生圖的人工智能係統中。]|access-date=2022-11-04}}</ref>

==技術==
預先訓練的文生圖{{ill|擴散模型|en|Diffusion model}}，雖然通常能夠提供多種不同的圖像輸出，但缺乏生成不太知名的主題圖像所需的特異性，並且在不同情況和背景下呈現已知主題的能力有限。<ref name="ruiz-et-al"/> 運行DreamBooth來微調模型的過程首先需要輸入一小套描繪某一種特定主題的圖像，一般三到五張圖像就足夠了，這些圖像與包含主題所屬[[類 (數學)|類別]]名稱的{{ill|提示詞|en|Prompt engineering}}配對，加上一個獨特的標識符（例如：<code>a photograph of a [Nissan R34 GTR] car</code>，用<code>car</code>作爲類別）；同時，一個「特定類別的先驗保存損失」（class-specific prior preservation loss）來讓模型在已經訓練好的類別上產生不同的主題實例。<ref name="ruiz-et-al"/> 從一組輸入圖像中提取的一對低分辨率和高分辨率的圖像被用來微調[[超解析度成像|超分辨率]]組件，從而保留主題的微小細節。<ref name="ruiz-et-al"/>

==用法==
DreamBooth可以用來對[[Stable Diffusion]]等模型進行微調，通過這種用例它能夠緩解Stable Diffusion無法生成特定個人圖像的常見缺陷。<ref name="yahoojpn">{{cite web|author=清水亮|date=2022-10-26|url=https://news.yahoo.co.jp/articles/9b10970e584f1a43e8cbb8e1b9d7b9d21bc88941|title=まさに「世界変革」──この2カ月で画像生成AIに何が起きたのか？|website=Yahoo! News Japan|language=ja|archive-url=https://web.archive.org/web/20221026053204/https://news.yahoo.co.jp/articles/9b10970e584f1a43e8cbb8e1b9d7b9d21bc88941|archive-date=2022-10-26|url-status=no|quote=Stable Diffusionは、一般に個人の写真や特定の人物を出すのが苦手だが、自分のペットや友人の写真をわずかな枚数から学習させる「Dreambooth」という技術が開発され、これも話題を呼んだ。ただし、Dreamboothでは、巨大なGPUメモリが必要になり、個人ユーザーが趣味の範囲で買えるGPUでは事実上実行不可能なのがネックとされていた。[Stable Diffusion在生成個人照片通常是有缺陷的，但「DreamBooth」的開發允許從少量以寵物或朋友的照片中進行訓練，引起了相當大的轟動。然而，缺點是DreamBooth需要大量的GPU內存，使得它在個人用戶在業餘價格範圍內能夠負擔得起的GPU上運行實際上是不可行的。]|access-date=2022-11-04}}</ref> 然而，這樣的用例是相當耗費[[VRAM]]的，因此對業餘用戶來說是成本高昂的。<ref name="yahoojpn"/> 有人對使用DreamBooth來訓練模仿與人類藝術家的特定[[藝術風格]]的道德問題表示關切。<ref>{{cite web|author=Andy Baio|date=2022-11-01|url=https://waxy.org/2022/11/invasive-diffusion-how-one-unwilling-illustrator-found-herself-turned-into-an-ai-model/|title=Invasive Diffusion: How one unwilling illustrator found herself turned into an AI model|website=Waxy|language=en|archive-url=https://web.archive.org/web/20221101152102/https://waxy.org/2022/11/invasive-diffusion-how-one-unwilling-illustrator-found-herself-turned-into-an-ai-model/|archive-date=2022-11-01|url-status=no|access-date=2022-11-04}}</ref>

==參考文獻==
{{reflist}}

==外部链接==
*[https://dreambooth.github.io/ DreamBooth的官方GitHub IO] {{Wayback|url=https://dreambooth.github.io/ |date=20230116213056 }}
*[https://github.com/XavierXiao/Dreambooth-Stable-Diffusion Stable Diffusion的DreamBooth實現] {{Wayback|url=https://github.com/XavierXiao/Dreambooth-Stable-Diffusion |date=20221217111140 }}

{{Google AI}}

[[Category:数据挖掘和机器学习软件]]
[[Category:人工神经网络]]
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DreamBooth - 版本历史

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