Набор данных DreamBooth

DreamBooth: точная настройка моделей распространения текста в изображения для создания предметно-ориентированной генерации

тизер

страница проекта | архив

Это официальный репозиторий набора данных документа Google DreamBooth: точная настройка моделей диффузии текста в изображение для субъектно-ориентированной генерации.

Набор данных

Набор данных включает 30 субъектов 15 разных классов. 9 из этих субъектов — живые субъекты (собаки и кошки), а 21 — объекты. Набор данных содержит переменное количество изображений на предмет (4-6). Изображения предметов обычно делаются в разных условиях, обстановке и под разными углами.

Мы включаем файл dataset/prompts_and_classes.txt, который содержит все подсказки, используемые в статье для живых субъектов и объектов, а также имя класса, используемого для субъектов.

Изображения либо были сделаны авторами статьи, либо взяты с сайта www.unsplash.com.

Файл dataset/references_and_licenses.txt содержит список всех справочных ссылок на изображения на сайте www.unsplash.com, а также ссылку на фотографа и лицензию на изображение.

Академическое цитирование

Если вы используете эту работу, пожалуйста, укажите:

 @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}
}