概要
本リポジトリは、ICLR2026で発表された「Preserve and Personalize: Personalized Text-to-Image Diffusion Models without Distributional Drift」の公式実装です。
分布ドリフトを抑制しつつ、SDXL、SD1.5、SD3などの拡散モデルをパーソナライズするためのフレームワークを提供します。
Custom DiffusionやLoRAを用いたファインチューニングが可能で、DreamBoothデータセットを利用した訓練や、各種手法の比較実験がサポートされています。
研究者や、特定のスタイルやオブジェクトを画像生成モデルに学習させたい開発者向けのツールです。
PythonとGPU環境が必要です。
互換性・特徴
- Python
- GPU必須
- CLI
- PyTorch
- Hugging Face Diffusers
- 研究ツール
- 画像生成
基本情報
| ライセンス | MIT |
| Stars | 3 |
| Forks | 1 |
| カテゴリ | 画像生成 |
| アクティビティ | low |