title: DreamBooth
text: # DreamBooth
  
  DreamBooth es un modelo de generación de aprendizaje profundo que se utiliza para ajustar los modelos existentes de conversión de texto en imágenes, desarrollado por investigadores de Google Research y la Universidad de Boston en 2022. Desarrollado originalmente con el modelo de conversión de texto en imágenes Imagen de Google, las implementaciones de DreamBooth pueden aplicarse a otros modelos de conversión de texto en imágenes, lo que permite al modelo generar resultados más afinados y personalizados tras entrenarse con entre tres y cinco imágenes de un sujeto.
  
  ## Tecnología
  
  Los modelos de difusión de texto a imagen preentrenados, aunque a menudo son capaces de ofrecer una amplia gama de tipos de imágenes diferentes, carecen de la especificidad necesaria para generar imágenes de temas menos conocidos y su capacidad para representar temas conocidos en situaciones y contextos diferentes es limitada. La metodología utilizada para ejecutar las implementaciones de DreamBooth implica el ajuste de dichos modelos utilizando un pequeño conjunto de imágenes que representan un tema específico, con tres a cinco imágenes identificadas como generalmente suficientes, y estas imágenes se emparejan con mensajes de texto que contienen el nombre de la clase a la que pertenece el tema, además de un identificador único (por ejemplo, una fotografía de un coche [Nissan R34 GTR], siendo coche la clase); se aplica una pérdida de preservación previa específica de la clase para animar al modelo a generar diversas instancias del sujeto basadas en lo que el modelo ya está entrenado para la clase original. [Se utilizan pares de imágenes de baja y alta resolución tomadas del conjunto de imágenes de entrada para afinar los componentes de superresolución, lo que permite mantener los detalles minuciosos del sujeto.
  
  ## Utilización
  
  DreamBooth puede utilizarse para perfeccionar modelos como Stable Diffusion, donde puede paliar un defecto común de Stable Diffusion que no es capaz de generar adecuadamente imágenes de personas individuales específicas.
  
  