AI绘图模型训练到推理，一个网页就能搞定 来源：量子位 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 推荐阅读 西电IEEE Fellow团队出品！最新《Transformer视觉表征学习全面综述》润了！大龄码农从北京到荷兰的躺平生活（文末有福利哟！）如何做好科研？这份《科研阅读、写作与报告》PPT，手把手教你做科研奖金675万！3位科学家，斩获“中国诺贝尔奖”！又一名视觉大牛从大厂离开！阿里达摩院 XR 实验室负责人谭平离职 最新 2022「深度学习视觉注意力 」研究概述，包括50种注意力机制和方法！【重磅】斯坦福李飞飞《注意力与Transformer》总结，84页ppt开放下载！2021李宏毅老师最新40节机器学习课程！附课件+视频资料 欢迎大家加入DLer-计算机视觉技术交流群！ 大家好，群里会第一时间发布计算机视觉方向的前沿论文解读和交流分享，主要方向有：图像分类、Transformer、目标检测、目标跟踪、点云与语义分割、GAN、超分辨率、人脸检测与识别、动作行为与时空运动、模型压缩和量化剪枝、迁移学习、人体姿态估计等内容。 进群请备注：研究方向+学校/公司+昵称（如图像分类+上交+小明） ??长按识别，邀请您进群！