SuperEdit 是字节跳动智能创作团队和佛罗里达中央大学计算机视觉研究中心联合推出的图像编辑方法。它基于优化监督信号，提高图像编辑的精度和效果，与原始图像和编辑图像对更准确地对齐，并引入对比监督信号优化模型训练。无需额外的视觉语言模型或预训练任务，仅依赖高质量监督信号，就在多个基准测试中实现显著性能提升。
SuperEdit：字节跳动等机构推出的精准图像编辑方法
一、主要功能
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高精度图像编辑 ：可根据自然语言指令对图像进行精确编辑，支持全局、局部、风格等多种类型的编辑任务。
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高效训练 ：在少量训练数据和较小模型规模下就能实现高性能，有效降低训练成本。
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保留原始图像质量 ：执行编辑任务时，最大程度保留原始图像的结构和细节，避免不必要的修改。
二、技术原理
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扩散模型的生成属性 ：基于扩散模型不同推理阶段的生成属性来指导编辑指令的纠正。扩散模型早期关注全局布局，中期关注局部对象属性，后期关注图像细节，而风格变化贯穿整个采样过程。
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编辑指令纠正 ：把输入的原始图像和编辑图像对输入到视觉语言模型（VLM），生成描述两者差异的编辑指令。同时定义统一的纠正指南，确保生成的编辑指令更准确地反映原始图像和编辑图像之间的实际变化。
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对比监督信号 ：引入对比监督信号，通过生成错误的编辑指令，创建正负样本对，再用三元组损失函数训练模型，从而更好地区分正确的编辑指令和错误的指令。
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高效训练策略 ：SuperEdit 在训练时使用少量高质量的编辑数据，避免大规模数据集带来的计算负担。基于优化监督信号，在少量数据和较小模型规模下，就能实现与复杂架构相当甚至更优的性能。
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模型架构 ：基于 InstructPix2Pix 框架，使用预训练的扩散模型（如 Stable Diffusion）作为基础模型，并基于纠正编辑指令和对比监督信号进行微调。
三、项目地址
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GitHub 仓库 ：https://github.com/bytedance/SuperEdit
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HuggingFace 模型库 ：https://huggingface.co/datasets/limingcv/SuperEdit
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arXiv 技术论文 ：https://arxiv.org/pdf/2505.02370
四、应用场景
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内容创作与设计 ：可用于广告设计、社交媒体图像创作等领域，快速生成符合特定风格或主题的图像，提升内容吸引力。
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影视与娱乐 ：在影视特效制作、角色设计中，能快速调整场景和角色外观，加速影视制作流程。
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游戏开发 ：可快速编辑游戏角色和场景，生成概念艺术，提高游戏开发效率。
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教育与培训 ：可用于制作教学材料、虚拟实验室图像，辅助教学和研究，增强学习效果。
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医疗与健康 ：能处理医学图像、制作健康宣传材料，支持医疗教学和健康推广。
