SeedEdit是一个由字节跳动Doubao团队开发的AI图像编辑工具,可以根据用户输入的文字指令直接对图像进行编辑。它支持多种类型的图像编辑任务,包括局部替换、几何变换、光照调整、风格更改和组合编辑等。与其他图像编辑工具相比,SeedEdit能够更准确地执行编辑指令,保持高质量编辑效果的同时不易引入无关内容改动。SeedEdit的核心目标是平衡图像重构和再生成,为此提出了一种基于渐进式对齐的框架,其解决方案包括构建多样化的编辑数据集、因果扩散模型的双分支架构以及迭代式微调与对齐。本文介绍了SeedEdit的功能和技术特点。
与其他图像编辑工具相比,SeedEdit更准确地执行编辑指令,保持原始图像细节的同时实现高指令准确性。
采用基于渐进式对齐的框架,包括构建多样化的编辑数据集、因果扩散模型的双分支架构以及迭代式微调与对齐。
SeedEdit
是一个AI图像编辑工具,由字节跳动 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和编辑,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。
先来看一段演示视频:
总的来说就是:
一句话实现自动P图,如果支持语音,那么也就是能实现靠嘴说就能P图。
SeedEdit 支持多种类型的图像编辑任务,包括:
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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。
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组合编辑:支持同时进行多种编辑任务,以实现复杂的效果。
SeedEdit 的核心功能
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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。
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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。
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。
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。
改变图像中对象的装扮,甚至是图中里的文字和照片的原有光照条件
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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。
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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。
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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。
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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。
清空图像里面的人物并把图像变成夜晚、改变人物的视线和更换图像对象
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
完蛋了,所有P图软件即将全部倒闭...
该功能已经可以使用,不是期货,上架了豆包AI和即梦AI
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https://www.doubao.com/chat/create-image
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https://jimeng.jianying.com/ai-tool/image/generate
SeedEdit 在多个编辑测试中表现优异,特别是在细节和一致性方面。与市面上其他图像编辑工具(如 DALL-E 3 和 Midjourney)相比,SeedEdit 可以更准确地执行编辑指令,不会引入多余的内容改动。
SeedEdit 还与
DALLE3
和
Midjourney
等商业图像编辑工具进行了比较:
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:
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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。
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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。
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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。
SeedEdit
的详细技术方法和工作原理,点击
阅读原文
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