字节跳动发布AI图像编辑工具：SeedEdit 无需专业图片处理技能一句话即可实现P图

SeedEdit 是一个AI图像编辑工具，由 Doubao 团队开发。它的特殊之处在于，可以根据用户输入的文字指令直接对图像进行编辑。

也就是你只需要通过简单的文字描述来修改图像，对图片进行各种复杂的修改，不需要专业的图片处理技能，不需要其他任何操作，不用再相Photoshop那样复杂的操作才能修改编辑图像。

无论是改变图像的内容、风格，还是调整光线和角度，SeedEdit 都可以实现，并保持高质量的编辑效果。

比如，用户可以输入“把图像中的房子换成城堡”，SeedEdit 就会自动识别并修改图像，替换成符合描述的效果。

SeedEdit 支持多种类型的图像编辑任务，包括：

局部替换：修改图像中的某一部分，例如将图片中的某个对象替换为另一个。
几何变换：如调整物体的大小、角度等。
光照调整：改变光照方向或效果。
风格更改：转换图像的艺术风格或色调。
组合编辑：支持同时进行多种编辑任务，以实现复杂的效果。

创新亮点

丰富的数据生成：生成大量多样化的编辑数据，解决了缺少训练数据的问题。
双分支架构：允许图像和文本指令之间有效“沟通”，保证了编辑的精度和一致性。
渐进式优化：逐步提高模型的稳定性和适应性，确保在复杂任务下也能表现优异。

SeedEdit 的核心功能

根据文字指令编辑图像：
- SeedEdit 的核心功能在于它可以理解文字描述，然后根据这些描述去编辑图像。比如，你可以输入“让这栋房子漂浮在天空中”，SeedEdit 会自动识别你的需求，将图片中的房子调整到天空的位置，创造出奇幻的效果。
- 这种“文字到图像编辑”的功能非常方便，因为用户不需要掌握复杂的图像处理软件和技术。
- 常见的文本指令可以包括：
  - “把头发颜色变成金色”
  - “添加一些云在天空中”
  - “让人物微笑”
- SeedEdit 能够精准理解这些自然语言描述，进行相应修改，这在传统的图像编辑工具中往往需要手动操作才能实现。
稳定的图像重建和连续修改：
- SeedEdit 不仅能够在初次编辑时生成高质量的图片，还可以支持多轮修改。比如，用户可以在修改完“让房子漂浮在天空中”之后，继续添加指令“改变风格为童话风”，SeedEdit 会基于之前的修改结果再做进一步调整，保持图像的稳定和美感。
- 在每一轮优化后，SeedEdit 能够更好地理解更细微的编辑指令，例如仅调整局部颜色、改变光照方向、或添加微小物件等，而不会对其他区域产生多余的改动。
精确处理各种细节修改：
- SeedEdit 支持多种类型的编辑，涵盖从微小细节调整到大范围内容替换的各种需求，能够处理不同的修改范围：
  - 小范围修改：例如调整人物表情、改变颜色、微调物体形状。
  - 大范围替换：如修改场景背景、增添新的物体、或替换整个主题元素。
- 例子：用户可以要求 SeedEdit “将图中的普通街道替换为樱花大道”，SeedEdit 将会自动调整树木和花朵细节，营造出新的视觉效果，而不改变原图的总体风格。
- SeedEdit 能够处理许多常见的图像编辑任务，比如：
  - 局部替换：替换图片中的某个元素，比如把图中的兔子替换成小鹿。
  - 几何调整：调整图像中物体的大小、形状或角度，比如让人物转向一侧或改变手的位置。
  - 光线变化：调整光照的方向和强度，比如让光线从左侧照射进来。
  - 风格转换：将图像转变成不同的艺术风格，比如把现实风格变为卡通风格。

下面是我测试的一些案例：

换头术：一句话更换人物的头部，其他保持不变

改变人物表情，让他眯眼微笑

用中文提示词输入，要求它将welcome单词改为再见

它竟然自己识别出来我的意思

然后把英文替换了

可惜的是目前还不支持中文

保持人物主体不变，更改人物的背景、服装颜色以及灯光，效果炸裂

将白天变为晚上

把图像中的特定物体替换掉，毫无违和感

SeedEdit 的工作原理

SeedEdit 的核心目标是平衡图像重构和再生成，即在保持原始图像信息的同时，灵活地根据文本指令进行修改。为此，SeedEdit 提出了一种基于渐进式对齐的框架，将预训练的文本到图像（T2I）模型转化为能够精准编辑图像的扩散模型。

SeedEdit 的整体解决方案分为三个主要步骤：

构建多样化的编辑数据集：使用 T2I 模型生成丰富的图像对数据集，用于不同编辑任务的训练。
因果扩散模型的双分支架构：通过自注意力机制实现图像输入与文本指令的对齐，使得编辑任务在保持图像一致性的前提下完成。
迭代式微调与对齐：通过多轮优化，逐步提升模型的编辑一致性和成功率。

因果扩散模型（Causal Diffusion Model）

概述：SeedEdit 的核心是一个因果自注意力扩散模型，这一模型结构允许图像编辑时使用文本指令作为条件输入，确保编辑的内容符合用户的描述。它可以根据不同的编辑需求进行细化操作。简单来说，SeedEdit 能够在不影响其他图像部分的情况下，精确地修改指定区域，确保图像质量不受影响。
模型架构：模型有两个主要分支，分别处理输入图像和生成目标图像。这两个分支共享相同的参数，通过自注意力机制进行通信。
工作原理：在编辑过程中，模型会生成一个中间特征层，使输入图像和文本描述之间能够进行信息交换，从而实现图像的定向修改。
优势：这种设计不仅能保持图像的一致性，还能避免因添加额外参数而导致的模型复杂化，减少训练资源的消耗。

SeedEdit 实现这些效果的核心原理在于两个步骤：

图像数据生成和过滤：通过大量的图像和文字数据训练模型，让 SeedEdit 学会理解“编辑”是什么意思。它可以根据不同的需求生成和挑选出高质量的数据，以便在多种编辑任务中表现出色。
智能编辑架构：SeedEdit 的架构专门针对编辑任务进行了优化，这样用户的每一个指令都能被准确解析和执行。比如输入“把他闭上眼睛微笑”，SeedEdit 会先理解这个指令的含义，再定位到人脸的区域进行处理，最终生成符合描述的图像。

技术方法

1、数据生成

问题：大规模且多样的图像编辑数据集难以获取。

解决方法：

SeedEdit 使用一个已经训练好的文本到图像模型（T2I），生成成千上万对图像数据，其中包含编辑前和编辑后的图片。
为了让数据更丰富，SeedEdit 使用不同的编辑技术来生成多种不同类型的图像对，这样一来，训练数据就能够覆盖多种编辑需求。
最后，筛选出高质量的图像对，确保用于模型训练的数据足够清晰且多样。

2、因果扩散模型的双分支架构

问题：如何在编辑时保持图像的原始信息不被破坏？

解决方法：

SeedEdit 的模型采用了双分支结构，分别接收输入图像和文本指令。这个架构就像让模型有了“左右手”，一只手负责原始图像，另一只手负责指令，这样模型可以“同时理解”图像和指令。
双分支结构还使用了“因果自注意力”技术，这意味着模型在编辑过程中可以逐步调整图像的细节，避免丢失原有信息。
当没有图像输入时，SeedEdit 可以像普通的文本到图像模型一样生成新图像，这使得它能够灵活处理多种任务。

3、迭代优化

问题：模型在处理多种编辑任务时，如何保证准确性和一致性？

解决方法：

SeedEdit 通过多轮微调逐步提升模型的编辑能力。在每一轮优化中，模型会生成新的编辑数据，再从中挑选质量高的样本继续优化。
每轮的筛选和训练帮助模型不断“积累经验”，适应更多不同的编辑需求，从而变得更加稳定和鲁棒。
这个过程持续进行，直到模型的表现稳定为止。

评估结果

在 HQ-Edit 和 Emu Edit 两个数据集上的表现：

HQ-Edit 数据集：
- SeedEdit (SDXL 模型)：CLIP 方向得分为 0.1656，图像相似度为 0.8698，GPT 评估得分为 71.24。
- SeedEdit（自家 T2I 模型）：方向得分达 0.1766，相似度为 0.8524，GPT 评分达 78.54。
- 对比方法：SeedEdit 的表现大幅超越了 Instruct-Pix2Pix、MagicBrush、UltraEdit 等其他方法，显示出更高的编辑准确性和一致性。
Emu Edit 数据集（较为复杂的真实图像编辑）：
- SeedEdit (SDXL 模型)：CLIP 方向得分为 0.1162，图像相似度为 0.8025，GPT 评估得分为 66.48。
- SeedEdit（自家 T2I 模型）：方向得分为 0.1137，相似度为 0.7875，GPT 评估得分为 75.03。
- 对比方法：虽然 SeedEdit 在真实场景图像上的表现稍逊于在合成图像上，但仍超过了大多数方法，说明其在不同类型图像上的适应能力较强。