AI绘图模型训练到推理,一个网页就能搞定

支持多种SD系列模型

克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI

不会写代码,也能训练AI绘画模型了!

只要借助这个框架,从训练到推理都能一站式搞定,还能一次管理多个模型。

阿里巴巴团队推出并开源了这款万能图片生成工作台SCEPTER Studio。

有了它,不用代码,直接在Web界面当中就能完成模型的训练与微调,并管理相关数据。

团队还推出了内置三种模型的DEMO,可以在线体验SCEPTER的推理功能。

那么SCEPTER具体都能干啥,下面就来一睹为快!

一站式管理绘图模型

有了SCEPTER,不再需要编写程序,只要在Web页面中选择要训练的模型,调整好相关的参数,就可以完成模型的训练和微调了。

具体来看,模型方面,SCEPTER目前支持Stable Diffusion系列的SD 1.5/2.1和SDXL模型。

微调方式上,它支持传统的全量微调、LoRA等方式,以及自家的SCEdit微调框架,未来还会加入对Res-Tuning调优方式的支持。

SCEdit通过跳过连接的方式,让扩散模型能以更高的效率完成图片生成任务,相比LoRA节约了30%-50%的内存开销。

训练数据方面,SCEPTER内置了包含3D、日漫、油画、素描等6种风格,每种风格30组图像-文本对的自创数据集。

同时,也可将自行准备的图片打包压缩,并以csv或txt文档建立图像(文件名)和prompt的对应关系,导入SCEPTER平台。

如果连文档也不想写,也可以在SCEPTER界面中直接上传图片并标注Prompt,管理、添加、删除数据集中的图片。

到了推理阶段,SCEPTER支持的下游任务包括文生图和可控图像合成,未来还将支持图像编辑,用法和现有的Web版SD相似。

同时,SCEPTER界面中还集成了咒语书(Prompt合集)和一些现成的微调模型。

那么,SCEPTER该如何食用呢?

如果只想玩玩生成的话,官方在HuggingFace和魔搭社区上的DEMO就可以满足要求,并且后者还是中文界面。

如果要使用数据管理、训练等功能,就需要自行安装部署完整版本了,具体步骤可以参照GitHub页面中的教程。

整个过程中,只有安装部署的环节需要用到一些简单的代码,之后的一切过程就都可以在Web界面里直接操作了。

感兴趣的话,就去体验一下吧!

传送门:
github.com/modelscope/...

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