SCEdit अलीबाबा द्वारा प्रस्तावित एक कुशल उत्पादन मॉडल ठीक-ट्यूनिंग ढाँचा है। यह ढाँचा डाउनस्ट्रीम टेक्स्ट-टू-इमेज उत्पादन कार्यों की ठीक-ट्यूनिंग क्षमता को बढ़ाता है और विशिष्ट उत्पादन परिदृश्यों के लिए तेजी से अनुकूलन को लागू करता है। LoRA की तुलना में, यह 30%-50% प्रशिक्षण मेमोरी लागत बचा सकता है। इसके अतिरिक्त, यह सीधे नियंत्रणीय छवि उत्पादन कार्यों में विस्तारित किया जा सकता है, जिसके लिए ControlNet सशर्त उत्पादन के लिए आवश्यक पैरामीटर मात्रा का केवल 7.9% की आवश्यकता होती है और 30% मेमोरी उपयोग की बचत होती है। यह विभिन्न प्रकार के सशर्त उत्पादन कार्यों का समर्थन करता है, जिसमें एज मैप, डेप्थ मैप, सेगमेंटेशन मैप, मुद्रा, रंगीन मैप और छवि पूर्णता आदि शामिल हैं।