阿里推生成模型开源框架SCEPTER 支持和简化图像生成

　　1月25日 消息:SCEPTER是由阿里巴巴开发的一个专为生成模型设计的开源框架。它用于训练、微调和推理生成模型，涵盖诸如图像生成、转换和编辑等下游任务。这个框架专门用于支持和简化图像生成、合成和编辑任务的开发，包括从文本到图像的生成和高级图像编辑技术。

　　SCEPTER支持多种任务，其中包括文本到图像生成，能够根据描述自动生成图像内容。它还能进行可控图像合成，在图像生成过程中控制特定的属性或特征。此外，SCEPTER还支持图像编辑，可以对生成的图像进行编辑和修改。

　　在训练和推理方面，SCEPTER支持多种分布式训练方法，包括DDP(Distributed Data Parallel)、FSDP(Fully Sharded Data Parallel)、FairScale和Xformers，用于有效处理大量数据和模型。这些方法可以提高训练效率，并对特定类型的模型进行优化。

　　另外，SCEPTER还提供了完整的解决方案，包括数据管理、训练和推理，使得整个过程从准备数据到训练和使用模型更加方便。当前支持的方法包括稳定扩散系列(Stable Diffusion v1.5/v2.1/XL)和SCEdit，分别是用于图像生成和图像合成编辑的高效方法。这些方法特别适用于生成高质量、细节丰富的图像。