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阿里集团力推的开源框架SCEPTER致力于革新图像生成技术，该框架旨在极大地简化和增强从图像生成、转换到编辑等一系列相关任务的研发流程。
通过精心设计，SCEPTER能够支持开发者在训练、微调及推理阶段高效利用大规模预训练模型，从而实现对各类视觉内容的高质量、高可控性生成与创新应用。
这一举措不仅体现了阿里巴巴在AI生成领域的前沿探索和技术实力，也为全球开发者和研究者提供了更加便捷且强大的工具，以共同推动图像生成技术的边界拓展和广泛应用。
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。
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