
优化生成模型训练和推理的开源工具
SCEPTER是一个开源库,专注于生成模型的训练、微调和推理,适用于图像生成、转换和编辑任务。整合了社区常见实现与阿里巴巴同意实验室的专有方法,涵盖实用的生成框架、易用的实现方法和交互界面SCEPTER Studio,可支持自定义图像编辑任务和多种生成模型。它是AIGC研究人员与开发者的理想工具。
🪄SCEPTER是一个专注于生成训练、微调和推理的开源代码库,涵盖了诸如图像生成、迁移、编辑等一套下游任务。SCEPTER集成了流行的社区驱动实现以及阿里巴巴集团同裔实验室的专有方法,为AIGC领域的研究人员和从业者提供了一个全面的工具包。这个多功能库旨在促进行业创新,加速快速发展的生成模型领域的发展。
SCEPTER提供了3个核心组件:
泥土风格,去除文字,分割等。基于文本的风格编辑。缩放出,虚拟试穿,图像修补。只需提供10对图像,SCEPTER将为您调整一个编辑调谐器,用于图像到图像的任务,如泥土风格,去除文字,分割等。
试试我们的官方少样本数据集:去除文字,Image2Hed,Image2Depth,Depth2Image。
conda命令创建新环境:conda env create -f environment.yaml conda activate scepter
pip命令安装:我们建议安装特定版本的PyTorch和加速工具箱xFormers。你可以通过pip安装这些推荐版本:
pip install -r requirements/recommended.txt pip install scepter
| 文档 | 关键特性 |
|---|---|
| 训练 | DDP / FSDP / FairScale / Xformers |
| 推理 | 动态加载/卸载 |
| 数据集管理 | 本地 / Http / OSS / Modelscope |
| 任务 | 方法 | 链接 |
|---|---|---|
| 文本生成图像 | SD v1.5 | ![]() |
| 文本生成图像 | SD v2.1 | ![]() |
| 文本生成图像 | SD-XL | ![]() |
| 高效调优 | LoRA | ![]() |
| 高效调优 | Res-Tuning(NeurIPS23) | ![]() |
| 可控图像合成 | 🌟SCEdit(CVPR24) | ![]() |
| 图像编辑 | 🌟LAR-Gen | ![]() |
| 图像编辑 | 🌟StyleBooth | ![]() |
要充分体验 SCEPTER Studio,可以启动以下命令行:
pip install scepter python -m scepter.tools.webui
或者在克隆仓库代码后运行
git clone https://github.com/modelscope/scepter.git PYTHONPATH=. python scepter/tools/webui.py --cfg scepter/methods/studio/scepter_ui.yaml
SCEPTER Studio 的启动不需要手动下载和组织模型;它将自动加载相应的模型并将其存储在本地目录中。 根据网络和硬件情况,初次启动通常需要15-60分钟,主要涉及下载和处理SDv1.5、SDv2.1和SDXL模型。 因此,后续的启动会变得更快(大约一分钟),因为不再需要下载。
| 图像编辑 | 训 练 | 模型共享 | 模型推理 | 数据管理 |
|---|---|---|---|---|
| <video src="https://www.modelscope.cn/api/v1/models/iic/scepter/repo?Revision=master&FilePath=assets%2Fscepter_studio%2Fimage_editing_20240419.webm" width="240" controls></video> | <video src="https://www.modelscope.cn/api/v1/models/iic/scepter/repo?Revision=master&FilePath=assets%2Fscepter_studio%2Ftraining_20240419.webm" width="240" controls></video> | <video src="https://www.modelscope.cn/api/v1/models/iic/scepter/repo?Revision=master&FilePath=assets%2Fscepter_studio%2Fmodel_sharing_20240419.webm" width="240" controls></video> | <video src="https://www.modelscope.cn/api/v1/models/iic/scepter/repo?Revision=master&FilePath=assets%2Fscepter_studio%2Fmodel_inference_20240419.webm" width="240" controls></video> | <video src="https://www.modelscope.cn/api/v1/models/iic/scepter/repo?Revision=master&FilePath=assets%2Fscepter_studio%2Fdata_management_20240419.webm" width="240" controls></video> |
我们在Modelscope上部署了一个仅包 含推理选项的工作工作室,请参考 ms_scepter_studio 和 hf_scepter_studio
了解有关图像生成、视频生成和编辑任务的更多开源项目。
ModelScope库是ModelScope项目的模型库,包含大量流行模型。
SWIFT(可扩展轻量级调优基础设施)是一个用于轻量级模型调优和推理的可扩展框架。
如果我们的工作对您的研究有帮助,请考虑引用:
@misc{scepter, title = {SCEPTER, https://github.com/modelscope/scepter}, author = {SCEPTER}, year = {2023} }
此项目使用 Apache License (Version 2.0) 许可。
感谢 Stability-AI、 SWIFT library 和 Fooocus 的出色工作。


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