官方介绍:它就像一个照相馆，但一旦捕捉到主体，就可以在你的想像所及之处融入它的身影。
功能特性:主体重构、文本指导的视图合成、外观修改和艺术渲染（同时保留主体的关键特征）。
google research团队基于自家imagen模型研发、而不是stable diffusion模型
综合搭建成本、以及训练质量和使用者心智负担、目前调研下来推荐、基于autodl上提供的公开镜像来创建实例进行训练 (eambooth-for-diffusion)
在本次教程中 Webui 不再是主战场 主角是 diffusers, 我们要通过调整运行时的命令行参数 或是直接在python和shell脚本修改变量来实现训练参数的调整、直接在服务器上修改相应的shell和python脚本执行训练(没有Web客户端gui)
修改 train_object.sh 要训练与上次相同的特定物体/人物，所以之前生成的先验图库继续沿用无需删除
等待镜像加载完成,就可以通过在prompt里输入你之前指定的标志符(例如本教程中使用的为 lucycyber )来让ai在生成图像中加入你之前训练的主体
此处以封面出图过程为例 下面是dreambooth训练模型直出原图、然后进行一系列调整