DreamMatcher: Appearance Matching Self-Attentionfor Semantically-Consistent Text-to-Image Personali

 代码地址：Issues · KU-CVLAB/DreamMatcher (github.com)

一、前言

        要想复现这个项目，需要显存至少为16GB，在复现前，请自行安装好pytroch环境。

二、环境配置

  创建虚拟环境并下载依赖包：

conda env create -f environment.yml
conda activate dreammatcher
pip install -r requirements.txt

cd diffusers
pip install -e .

这里用的diffusers==0.20.0.dev0版 

三、运行前的准备

1.准备预训练的个性化模型

论文主要用了三个Baseline，分别是Textual Inversion、DreamBooth 和