谷歌HyperDreameBooth：单张人像20秒内完成模型训练，速度比DreamBooth快25倍，模型小10000倍。

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HyperDreamBooth是谷歌去年发布的革命性模型训练方法，单张人像20秒内完成模型训练，速度比DreamBooth快25倍，模型小10000倍，但是没有不开源。 今年，论文《HyperDreamBooth: HyperNetworks for Fast Personalization of Text-to-Image Models》被CVPR2024接收，使之再一次进入大众视野，今天就跟大家来介绍一下HyperDreamBooth的相关内容。 首先，HyperDreamBooth是什么呢？一句话总结，HyperDreamBooth作用和我们已知Textual Inversion、HyperNetwork、DreamBooth、Lora作用类似，是一种用来微调图像生成模型的超级网络。 那么，HyperDreamBooth的优势是什么呢？ HyperDreamBooth 仅使用一张输入图像20秒内就能完成模型训练，速度比DreamBooth快25倍,比Textual Inversion快125倍。生成的模型比普通DreamBooth模型小10000倍，但是质量和风格多样性与DreamBooth相同。 它的具体方法流程概括如下： 使用HyperNetwork 生成网络权重子 ………………………………