


La formation au raisonnement d'un modèle de dessin d'IA peut être effectuée avec une page Web
Vous pouvez entraîner un modèle de peinture IA même si vous ne savez pas écrire du code !
Avec l'aide de ce cadre, tout, de la formation à l'inférence, peut être géré en un seul arrêt, et plusieurs modèles peuvent être gérés en même temps.
L'équipe Alibaba a lancé et open source SCEPTER Studio, un atelier de génération d'images universel.
Grâce à lui, vous pouvez effectuer la formation et le réglage du modèle directement dans l'interface Web sans codage, et gérer les données associées.
L'équipe a également lancé une DÉMO avec trois modèles intégrés, vous permettant de découvrir la fonction d'inférence de SCEPTER en ligne.
Voyons donc ce que SCEPTER peut faire spécifiquement !
Gestion unique des modèles de dessin
Avec SCEPTER, l'écriture de programmes ne devient plus nécessaire. La formation et la mise au point peuvent être effectuées simplement en sélectionnant le modèle et en ajustant les paramètres sur la page Web.
Plus précisément, en termes de modèles, SCEPTER prend actuellement en charge les modèles SD 1.5/2.1 et SDXL de la série Stable Diffusion.
En termes de méthodes de réglage fin, il prend en charge le réglage fin traditionnel du volume complet, LoRA et d'autres méthodes, ainsi que son propre cadre de réglage fin SCEdit. À l'avenir, il ajoutera également la prise en charge du réglage Res-Tuning. méthodes.
SCEdit permet au modèle de diffusion d'effectuer des tâches de génération d'images avec une plus grande efficacité grâce à des connexions sautées, économisant ainsi 30 à 50 % de surcharge de mémoire par rapport à LoRA.
En termes de données d'entraînement, SCEPTER intègre des ensembles de données auto-créés comprenant 6 styles, dont la 3D, des bandes dessinées japonaises, des peintures à l'huile et des croquis, avec 30 paires image-texte pour chaque style.
En même temps, vous pouvez également emballer et compresser les images que vous avez préparées vous-même, établir la relation correspondante entre l'image (nom du fichier) et l'invite dans un document csv ou txt, et l'importer dans la plateforme SCEPTER.
Si vous ne souhaitez même pas rédiger de document, vous pouvez également télécharger directement des images et marquer Invite dans l'interface SCEPTER pour gérer, ajouter et supprimer des images dans l'ensemble de données.
Dans la phase d'inférence, SCEPTER prend en charge les tâches en aval, notamment les images grammaticales et la synthèse d'images contrôlables. À l'avenir, il prendra également en charge l'édition d'images et son utilisation est similaire à la version Web existante de SD.
Dans le même temps, l'interface SCEPTER intègre également le livre de sorts (collection Prompt) et quelques modèles prêts à l'emploi et peaufinés.
Alors, comment consommer SCEPTRE ?
Si vous voulez juste jouer avec la génération, la DÉMO officielle sur HuggingFace et Magic Community peut répondre aux exigences, et cette dernière dispose également d'une interface chinoise.
Si vous souhaitez utiliser la gestion des données, la formation et d'autres fonctions, vous devez installer et déployer vous-même la version complète. Pour des étapes spécifiques, vous pouvez vous référer au tutoriel sur la page GitHub.
Dans l'ensemble du processus, seul le processus d'installation et de déploiement nécessite l'utilisation de quelques codes simples, et tous les processus ultérieurs peuvent être exécutés directement dans l'interface Web.
Si vous êtes intéressé, allez en faire l'expérience !
Portail : https://github.com/modelscope/scepter
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