SCEditは、アリババによって提案された、効率的な生成モデル微調整フレームワークです。このフレームワークは、下流のテキストから画像への生成タスクにおける微調整能力を強化し、特定の生成シーンへの迅速な適応を実現します。LoRAと比較して、トレーニングメモリコストを30～50％削減できます。さらに、ControlNet条件生成に必要なパラメータ量のわずか7.9％で、制御可能な画像生成タスクに直接拡張でき、メモリ使用量を30％削減できます。エッジマップ、深度マップ、セグメンテーションマップ、ポーズ、カラーマップ、画像補完など、さまざまな条件付き生成タスクをサポートしています。