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DreamBooth DreamBooth是一個深度學習模型，用於微調現有的文生圖模型，由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。[1][2][3] 技術預先訓練的文生圖擴散模型，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。[1] 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別名稱的提示詞配對，加上一個獨特的標識符（例如： 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。[4] 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。[4] 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。[5] 參考文獻
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