stable-diffusion-regularization-images

下载即用,Stable Diffusion微调的正则化图像包

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 38 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 162
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源数据集,完全免费,可自行下载使用。

项目预览

stable-diffusion-regularization-images 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队tobecwb
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源数据集,完全免费,可自行下载使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
技术栈/模型deep-learning,dreambooth,model-training,stable-diffusion,textual-inversion
GitHub 星标★ 162
上线时间2022-12-09 00:00:00
代码更新2026-10-09
仓库体积10.02 GB
本站数据更新2026-11-10
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

这是一个为Stable Diffusion模型训练提供正则化图像数据集的资源库。在DreamBooth或Textual Inversion等微调方法中,正则化图像(又称类别图像)用于防止模型过拟合,保持模型对特定类别的基础认知。该项目针对Stable Diffusion 1.5、2.1和SDXL 1.0三个主流检查点,分别提供了512px、768px和1024px分辨率的预生成正则化图像。它解决了用户自行生成正则化图像耗时耗力、且质量参差不齐的问题,直接提供现成的、按模型和分辨率分类的图像集,用户可直接下载用于训练,简化了DreamBooth等微调流程,提升了训练效率和稳定性。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 162

核心亮点

  • 覆盖1.5、2.1、SDXL 1.0主流模型,适配不同训练需求
  • 提供512/768/1024三档分辨率,匹配不同输出尺寸
  • 免去自行生成正则化图像的步骤,节省训练准备时间

不足之处

  • 图像集为固定生成,可能不完全匹配特定训练主题的分布
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • DreamBooth微调模型时防止类别遗忘
  • Textual Inversion训练新词嵌入时稳定基础概念
  • 需要批量正则化图像的Stable Diffusion模型训练项目

替代项目

sd-scripts、kohya_ss、EveryDream2

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