L'ensemble de données DreamBooth est un ensemble de données permettant de former des modèles de diffusion pour reconnaître et générer des images d'individus spécifiques. Il permet d'entraîner un modèle avec un petit nombre d'images (par exemple, quelques photos d'un objet ou d'une personne en particulier) pour générer des images de cet individu particulier dans de nombreux contextes différents tout en conservant ses principales caractéristiques visuelles.

L'ensemble de données contient 30 sujets de différentes catégories, dont 9 sujets vivants (tels que des chiens et des chats) et 21 objets, avec 4 à 6 images pour chaque sujet. Ces images sont généralement prises dans des conditions, des environnements et des angles différents pour garantir que le modèle puisse apprendre l'apparence du sujet dans différents contextes.

• L'ensemble de données comprend également un fichier prompts_and_classes.txt, qui contient toutes les invites utilisées pour les sujets et objets en direct dans le document, ainsi que les noms de catégories utilisés pour les sujets.
• Ces images ont été prises par les auteurs de l'article ou proviennent de www.unsplash.com.
• Devrait references_and_licenses.txt Le fichier contient une liste de liens de référence vers toutes les images sur www.unsplash.com, ainsi que l'attribution au photographe et la licence des images.

Cet ensemble de données provient du document de GoogleDreamBooth : Affiner les modèles de diffusion texte-image pour une génération axée sur le sujet" fait partie du référentiel officiel de l'article, et les résultats de l'article ont été publiés dans CVPR 2023.