AI绘图模型训练到推理，一个网页就能搞定

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：
https://github.com/modelscope/scepter

— 完 —

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