用最少代码微调 Stable Diffusion，几张图定制专属模型。
stable-dreambooth 是一个基于 Stable Diffusion 的 Dreambooth 实现，旨在用极简代码让用户微调自己的扩散模型。它解决了 Dreambooth 原始实现代码复杂、依赖重、难以快速上手的问题，核心能力包括：通过少量样本图像（3-5张）对预训练的 Stable Diffusion 模型进行个性化微调，使模型学会生成特定主体（如宠物、物品）的新图像。项目基于 Hugging Face 的 diffusers 和 transformers 库，简化了训练流程，支持自定义训练参数和提示词，并提供了推理脚本。尽管项目早期（星标仅146），但代码结构清晰，适合研究者和开发者快速理解 Dreambooth 原理并开展实验。
diffusers Dreambooth 官方示例、stable-diffusion-dreambooth、DreamBooth by ShivamShrirao
stable-dreambooth 是模型训练领域的开源项目，由 Victarry 开发，2022 年首次发布。
它收录于模型训练分类，该分类目前共有 518 个项目，GitHub 星标数为 146。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-07-16。基于Stable Diffusion的Dreambooth实现，可自行部署，完全免费。
它主要面向的使用场景是：个人开发者快速原型验证Dreambooth效果。同类可对比的替代方案包括 diffusers Dreambooth 官方示例、stable-diffusion-dreambooth、DreamBooth by ShivamShrira…。
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