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。
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Stable Zero123
Stable Zero123是一种用于视图条件图像生成的内部训练模型。与之前的尖端技术Zero123-XL相比,Stable Zero123产生了显着改进的结果。它通过三项关键创新实现了这一目标:1. 从Objaverse中大幅过滤的改进训练数据集,仅保留高质量的3D对象,并且比以前的方法更加真实地渲染。2. 在训练和推断过程中,我们为模型提供了估计的摄像机角度。这种高程条件使其能够做出更明智、更高质量的预测。3. 预先计算的数据集(预先计算的潜变量)和支持更高批处理量的改进数据加载器,再加上第一项创新,使得训练效率比Zero123-XL提高了40倍。该模型现在已经在Hugging Face上发布,以便研究人员和非商业用户下载和进行实验。
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