Jittor-DreamBooth-Lora

本项目参考自 HuggingFace的训练指导 。

环境安装

首先按照 JDiffusion 的安装指导安装必要的依赖，除此之外还需要安装 peft 库依赖。

pip install peft==0.10.0

训练

1. 首先从比赛云盘下载对应的数据集；
2. 将 train_all.sh 中的 BASE_INSTANCE_DIR 设置为数据集对应的目录，GPU_COUNT 设置为对应可用的显卡数量，MAX_NUM 设置为数据集中的风格个数；
3. 然后运行 bash train_all.sh 即可训练。

推理

1. 将 run_all.py 中的 dataset_root 修改为数据集对应的目录，将 max_num 修改为数据集中的风格个数；
2. 运行 python run_all.py 进行训练，对应的图片会输出到 output 文件夹。

参考文献

@inproceedings{ruiz2023dreambooth,
  title={Dreambooth: Fine tuning text-to-image diffusion models for subject-driven generation},
  author={Ruiz, Nataniel and Li, Yuanzhen and Jampani, Varun and Pritch, Yael and Rubinstein, Michael and Aberman, Kfir},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  year={2023}
}