AI 드로잉 모델의 추론 학습은 웹페이지에서 가능

코드 작성 방법을 모르더라도 AI 그림 모델을 훈련시킬 수 있습니다!

이 프레임워크의 도움으로 훈련부터 추론까지 모든 것을 원스톱으로 처리할 수 있으며, 여러 모델을 한 번에 관리할 수 있습니다.

Alibaba 팀은 범용 이미지 생성 워크벤치인 SCEPTER Studio를 출시하고 오픈 소스로 제공했습니다.

이를 사용하면 코딩 없이 웹 인터페이스에서 직접 모델 훈련 및 미세 조정을 완료하고 관련 데이터를 관리할 수 있습니다.

팀은 또한 세 가지 모델이 내장된 DEMO를 출시하여 SCEPTER의 추론 기능을 온라인으로 경험할 수 있습니다.

그럼 SCEPTER가 정확히 무엇을 할 수 있는지 살펴보겠습니다!

드로잉 모델 원스톱 관리

SCEPTER를 사용하면 더 이상 프로그램 작성이 필요하지 않습니다. 웹페이지에서 모델을 선택하고 매개변수를 조정하는 것만으로 학습 및 미세 조정을 완료할 수 있습니다.

구체적으로 SCEPTER는 현재 Stable Diffusion 시리즈의 SD 1.5/2.1과 SDXL 모델을 지원하고 있습니다.

미세 조정 방법 측면에서는 기존의 전체 볼륨 미세 조정, LoRA 및 기타 방법은 물론 자체 SCEdit 미세 조정 프레임워크도 지원합니다. 향후 Res-Tuning 조정에 대한 지원도 추가할 예정입니다. 행동 양식.

SCEdit을 사용하면 확산 모델이 건너뛰기 연결을 통해 더 높은 효율성으로 이미지 생성 작업을 완료할 수 있어 LoRA에 비해 메모리 오버헤드가 30%-50% 절약됩니다.

학습 데이터 측면에서 SCEPTER에는 3D, 일본 만화, 유화, 스케치 등 6가지 스타일을 포함한 자체 생성 데이터 세트가 내장되어 있으며 각 스타일별로 30개의 이미지-텍스트 쌍이 있습니다.

동시에 직접 준비한 사진을 패키징 및 압축하고, 이미지(파일명)와 프롬프트 간의 대응 관계를 csv 또는 txt 문서로 설정하여 SCEPTER 플랫폼으로 가져올 수도 있습니다.

문서를 작성하고 싶지 않은 경우에도 직접 사진을 업로드하고 SCEPTER 인터페이스에서 프롬프트를 표시하여 데이터 세트의 사진을 관리, 추가, 삭제할 수도 있습니다.

SCEPTER가 지원하는 다운스트림 작업에는 문법적 이미지와 제어 가능한 이미지 합성이 포함되며, 향후에는 이미지 편집도 지원할 예정이며, 사용법은 기존 웹 버전 SD와 유사합니다.

동시에 SCEPTER 인터페이스에는 주문서(프롬프트 컬렉션)와 일부 기성 미세 조정 모델도 통합되어 있습니다.

그럼 SCEPTER는 어떻게 섭취해야 할까요?

세대와 함께 플레이하고 싶다면 HuggingFace 및 Magic Community의 공식 데모가 요구 사항을 충족할 수 있으며 후자에는 중국어 인터페이스도 있습니다.

데이터 관리, 교육 및 기타 기능을 사용하려면 정식 버전을 직접 설치하고 배포해야 합니다. 구체적인 단계는 GitHub 페이지의 튜토리얼을 참조하세요.

전체 과정에서 설치 및 배포 과정만 일부 간단한 코드를 사용하면 되며 이후의 모든 과정은 웹 인터페이스에서 직접 조작할 수 있습니다.

관심 있으신 분들은 꼭 가서 경험해보세요!

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