Step1X-Edit是什么
Step1X-Edit 是阶跃星辰团队推出的通用图像编辑框架，能缩小开源图像编辑模型与闭源模型（如 和）之间的性能差距。Step1X-Edit结合多模态大语言模型（MLLM）和扩散模型，基于处理参考图像和用户的编辑指令，提取潜在嵌入生成目标图像。为训练模型，研究者构建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。Step1X-Edit 提出新的基准测试 GEdit-Bench，用在真实世界用户指令的评估。
Step1X-Edit的主要功能
- 多样化编辑能力：支持多种图像编辑任务，包括主体添加、移除、替换，背景更改，色彩调整，材质修改，风格转换，肖像美化，文字修改，色调变化等。
- 自然语言指令驱动：用户基于自然语言描述编辑需求，模型能理解执行复杂的编辑指令。
- 高质量图像生成：支持生成高保真、逼真的图像结果。
- 真实世界场景适配：基于大规模高质量数据集训练，处理真实世界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）：基于 MLLM处理参考图像和用户的编辑指令，提取语义信息。基于MLLM 的强大语义理解能力，生成与编辑任务相关的嵌入向量。
- 扩散模型（Diffusion Model）：结合扩散模型（如 DiT 风格的架构）进行图像生成。用扩散模型的高保真生成能力，将 MLLM 提供的嵌入向量解码为目标图像。
- 数据生成管道：构建一个大规模、高质量的数据生成管道，生成超过 100 万对图像和指令对。数据管道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，保留美学质量和视觉一致性。基于联合训练连接模块和下游扩散模型，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，评估模型的实际性能。GEdit-Bench 包含多种编辑任务，确保模型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，提高设计效率。
- 影视后期：用在特效制作，如添加/移除物体、改变外观或调整色调，节省后期成本。
- 社交媒体：美化照片、添加趣味元素或调整风格，提升内容吸引力。
- 游戏开发：生成角色、场景和道具，快速调整装备或风格，减少美术资源开发时间。
- 教育领域：生成教学材料，如修改历史照片、创建科学插图，增强教学效果。
