SCEPTER是一个开源代码库，致力于生成式模型的训练、调优和推理，涵盖图像生成、迁移、编辑等一系列下游任务。它整合了社区主流实现以及阿里巴巴通逸实验室自研方法，为生成式领域的研究人员和从业者提供全面、通用的工具集。这个多功能库旨在促进创新，加速这个快速发展的领域的进步。
SCEPTER的需求人群包括研究人员、快速原型开发者、预训练调优专家和生成应用实践者。它在多个使用场景下展现出强大的功能，例如用于文本到图像生成任务的模型微调，基于Stable Diffusion进行图像风格迁移，以及可控图像合成应用。
SCEPTER提供了全面的产品特色，使用户能够灵活应用于各种深度学习生成模型的任务和场景中。
要了解更多关于SCEPTER的信息以及开始体验其强大功能，请访问官方网站：SCEPTER官网。
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