Step1X-Edit

Step1X-Edit – 阶跃星辰开源的通用图像编辑框架

Step1X-Edit是什么

Step1X-Edit 是由阶跃星辰团队开发的一款通用图像编辑框架，旨在缩小开源图像编辑模型与闭源模型（例如 GPT-4o 和 Gemini2 Flash）之间的性能差异。该框架结合了多模态大语言模型（MLLM）和扩散模型，能够根据参考图像和用户的编辑指令提取潜在嵌入，并生成目标图像。为了训练此模型，研究团队构建了一个大规模、高质量的数据生成管道，生成了超过 100 万对图像和指令对。同时，Step1X-Edit 还引入了新的基准测试 GEdit-Bench，以评估模型在实际用户指令下的表现。

Step1X-Edit的主要功能

• 多样化编辑能力：支持多种图像编辑任务，如添加、移除或替换主体，改变背景、调整色彩、修改材质、进行风格转换、提升肖像美感、文字编辑以及色调变化等。
• 自然语言指令驱动：用户可以通过自然语言描述其编辑需求，模型能够理解并执行复杂的编辑指令。
• 高质量图像生成：生成高保真且逼真的图像效果。
• 真实场景适配：基于大规模高质量数据集进行训练，能够处理现实生活中的各种复杂编辑场景。

Step1X-Edit的技术原理

• 多模态大语言模型（MLLM）：通过 MLLM 处理参考图像与用户编辑指令，提取语义信息，并基于其强大的语义理解能力生成与编辑任务相关的嵌入向量。
• 扩散模型（Diffusion Model）：利用扩散模型（如 DiT 风格架构）进行图像生成。通过其高保真的生成能力，将 MLLM 提供的嵌入向量解码为目标图像。
• 数据生成管道：建立一个大规模、高质量的数据生成管道，生成超过 100 万对图像和指令对，涵盖多种编辑任务类别，确保模型能够学习到多样化的编辑操作。
• 训练策略：从文本到图像模型初始化，保持美学质量和视觉一致性。通过联合训练连接模块与下游扩散模型，优化整体性能。
• 基准测试（GEdit-Bench）：推出基于真实用户指令的基准测试 GEdit-Bench，评估模型的实际表现，确保其在真实场景中的有效性。

Step1X-Edit的项目地址

• 项目官网：https://step1x-edit.github.io/
• GitHub仓库：https://github.com/stepfun-ai/Step1X-Edit
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/stepfun-ai/Step1X-Edit
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.17761
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/stepfun-ai/Step1X-Edit

Step1X-Edit的应用场景

• 创意设计：快速生成创意图像，如更换背景、调整颜色、添加元素，从而提升设计效率。
• 影视后期：应用于特效制作，如添加或移除物体、改变外观或调整色调，降低后期制作成本。
• 社交媒体：美化照片、添加趣味元素或调整风格，增强内容吸引力。
• 游戏开发：生成角色、场景和道具，快速调整装备或风格，缩短美术资源开发时间。
• 教育领域：生成教学材料，如修改历史照片或创建科学插图，提升教学效果。

常见问题

• Step1X-Edit是否适合初学者使用？：是的，Step1X-Edit的自然语言指令驱动特性使得初学者能够轻松上手，快速实现图像编辑。
• 如何获取Step1X-Edit？：用户可以通过项目官网或GitHub仓库下载和使用相关资源。
• 支持哪些图像格式？：Step1X-Edit支持多种常见图像格式，具体信息可查阅项目文档。
• 是否有在线Demo可供体验？：是的，用户可以访问在线体验Demo进行实操练习，体验Step1X-Edit的强大功能。