ICEdit

ICEdit – 浙江大合哈佛大学推出的指令式图像编辑框架

ICEdit是什么

ICEdit（In-Context Edit）是由浙江大学和哈佛大合研发的指令式图像编辑框架。它利用大规模扩散变换器（Diffusion Transformer）的强大生成能力和上下文感知能力，通过自然语言指令对图像进行精确编辑。相较于传统方法，ICEdit在训练数据和可调参数方面需求显著降低，仅需0.1%和1%，在多轮和多任务编辑中表现突出。ICEdit具备开源、低成本及快速处理（单张图片处理约9秒）的优点，适合多种应用场景。

ICEdit的主要功能

• 指令驱动的图像修改：用户可以通过自然语言指令，对图像进行精准的变更，如替换背景、添加文字或更改人物服装等。
• 连续编辑能力：支持多次编辑，每次操作基于之前的结果，非常适合复杂的创作需求。
• 艺术风格转换：能够将图像转换为各种艺术风格，例如水彩画、漫画等。
• 对象替换与增添：允许替换图像中的元素或添加新对象，比如将人物更换为卡通角色。
• 高效处理速度：处理速度较快（每张图像约9秒），适合快速生成和迭代。

ICEdit的技术原理

• 上下文编辑框架：采用“上下文提示”（In-Context Prompting）技术，将编辑指令融入生成提示中，模型根据提示生成编辑后的图像。无需对模型架构进行复杂修改，从而避免传统方法中的结构调整困扰。模型通过上下文理解，直接生成符合指令的结果。
• LoRA-MoE混合微调策略：结合低秩适配器（LoRA）和动态专家路由（Mixture-of-Experts，MoE）技术。LoRA通过低秩矩阵分解高效调整模型参数，适应不同编辑任务，而MoE则动态选择最适合当前任务的专家模块，提高编辑质量和灵活性。仅需少量训练样本（50K）进行微调，显著提高编辑成功率。
• 推理阶段早期筛选策略：在推理过程中，利用视觉语言模型（VLM）对早期生成的噪声样本进行评估，筛选出最符合编辑指令的初始噪声。通过少量步骤（如4步）评估编辑效果，快速选择最优初始噪声，进一步提升编辑质量。

ICEdit的项目地址

• 项目官网：https://river-zhang.github.io/ICEdit-gh-pages/
• GitHub仓库：https://github.com/River-Zhang/ICEdit
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/sanaka87/ICEdit-MoE-LoRA
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.20690
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/RiverZ/ICEdit

ICEdit的应用场景

• 创意设计：将照片转化为艺术风格（如水彩画），或增添创意元素，以用于设计和广告。
• 影视制作：快速生成角色设计或场景概念图，支持影视前期开发。
• 社交媒体：编辑个人照片（如更换背景、添加特效），制作吸引人的社交内容。
• 教育领域：生成教学用图，如将历史人物转为漫画风格，辅助教学过程。
• 商业广告：快速制作产品宣传图，如更换背景、添加品牌标志等。

常见问题

• ICEdit是如何工作的？：ICEdit通过自然语言指令与上下文提示技术生成编辑图像。用户输入指令后，模型根据上下文直接生成编辑效果。
• 使用ICEdit需要哪些资源？：ICEdit在训练数据和参数方面需求较低，仅需少量样本进行微调，降低了资源的使用。
• ICEdit适合哪些用户？：无论是设计师、内容创作者，还是教育工作者，ICEdit都能满足各种创作需求。
• 处理一张图片需要多长时间？：处理单张图像大约需要9秒，非常适合快速生成和迭代。