stable-dreambooth

用最少代码微调 Stable Diffusion,几张图定制专属模型。

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 22 🐛 待处理 8 👀 关注 1 ⚠️ 作者已归档(停止维护)
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 146
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,基于Stable Diffusion的Dreambooth实现,可自行部署,完全免费。

项目预览

stable-dreambooth 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Victarry
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,基于Stable Diffusion的Dreambooth实现,可自行部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型diffusion-models,huggingface-diffusers,huggingface-transformers,stable-diffusion
GitHub 星标★ 146
上线时间2022-09-04 00:00:00
代码更新2022-09-27
仓库体积16.8 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

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。

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 ★ 146

核心亮点

  • 代码极简,核心训练逻辑清晰,适合学习 Dreambooth 原理
  • 基于 Hugging Face diffusers,易于集成和扩展
  • 提供训练和推理脚本,开箱即用

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖特定版本的库,环境配置可能稍显繁琐

适用场景

  • 个人开发者快速原型验证 Dreambooth 效果
  • 研究者复现论文并对比不同微调策略
  • 教育场景演示扩散模型个性化训练

替代项目

diffusers Dreambooth 官方示例、stable-diffusion-dreambooth、DreamBooth by ShivamShrirao

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