ICEdit: 重新定义的指令式人工智能驱动图像编辑
通过自然语言在几秒钟内转换您的图像。ICEdit 将上下文感知的精确编辑带到您的指尖——无需设计技能。
什么是 ICEdit？
ICEdit（Instructional Contextual Edit，指令式上下文编辑）是一个开源的、基于指令的人工智能图像编辑框架，使用户能够使用简单的自然语言命令对图像执行精确的、上下文感知的修改。ICEdit 构建在紧凑的 2 亿参数 LoRA-MoE 混合模型之上，它可以解释您的指令，保持构图完整性，并以大约每张图像 9 秒的速度提供专业质量的编辑。无论您是设计师、营销人员、教育工作者还是开发人员，ICEdit 都能将强大的 AI 驱动的编辑工具触手可及——无需手动遮罩或复杂的软件技能。
核心功能
ICEdit 具有一系列强大的功能，可简化您的图像编辑工作流程：
基于指令的编辑
准确输入您想要的内容。无需手动遮罩区域——ICEdit 可以理解诸如“使天空变成日落橙色”或“擦除左边的人”之类的指令。
上下文感知精度
保持背景、光照渐变和阴影完整。ICEdit 的上下文融合意味着编辑感觉自然，绝不是粘贴的。
超快性能
仅使用 2 亿个参数，ICEdit 可以在约 9 秒内处理图像，使其成为快速原型设计和生产工作流程的理想选择。
轻量级和开源
通过 pip 或 Docker 安装。在 GitHub 上探索实现，贡献改进或 Fork 您自己的版本。
多功能集成
使用 Python SDK、REST API 或 Gradio 演示——ICEdit 可以无缝集成到 Web 应用程序、移动应用程序和桌面管道中。
它是如何工作的
ICEdit 引入了革命性的上下文生成管道。以下是它在底层的工作方式：
提示解释
ICEdit 解析您的指令——无论是“移除灯”还是“将天空变成橙色”——并根据上下文识别目标区域。
LoRA-MoE 调整
低秩适应 (LoRA) 满足专家混合 (MoE) 层，以平衡精度和模型容量，确保详细的编辑。
上下文令牌融合
周围的像素嵌入被集成以保持构图流程。
动态推理缩放
ICEdit 自适应地分配计算资源，优先处理高细节区域以加快输出。
输出优化
最后的处理过程可以平滑过渡、匹配色调并保持真实感。
快速入门指南
准备好试用 ICEdit？按照以下简单步骤安装并进行首次编辑。
安装
通过 pip 安装：
pip install icedit
或通过 Docker 安装：
git clone https://github.com/River-Zhang/ICEdit.git
cd ICEdit
docker-compose up
运行本地演示
启动 Gradio 界面：
python gradio_demo.py
Python SDK 示例
在您的 Python 脚本中使用 ICEdit：
from icedit import ICEdit
editor = ICEdit("path/to/weights")
output = editor.edit(
image_path="input.jpg",
instruction="make the car bright red and remove the background"
)
output.save("output.jpg")
REST API 用法
向 /edit 发送一个带有 multipart/form-data 的 POST 请求：
{
"instruction": "remove the tree",
"image": <file>
}
使用案例
ICEdit 用途广泛，可用于各种创意和专业场景：
电子商务产品调整
替换背景、标准化照明、更换模特服装。
社交媒体内容
移除不需要的对象，应用主题颜色变化，添加程式化的叠加层。
营销活动
生成具有特定位置编辑的横幅和广告的多个版本。
教育视觉效果
注释图表、隔离元素或突出显示特征，无需手动遮罩。
开发与原型设计
将 ICEdit API 集成到您的应用程序中，以实现实时编辑功能。
为什么要选择 ICEdit？
ICEdit 是为创作者、营销人员、教育工作者和开发人员构建的下一代图像编辑框架。ICEdit 由轻量级的 2 亿参数模型和创新的基于指令的方法提供支持，可以快速、上下文感知地进行编辑，并具有外科手术般的精确度。无论您是需要移除对象、调整照明还是应用艺术滤镜，只需键入自然语言提示，然后观看 ICEdit 完成其余操作。
闪电般的快速推理
每张图像大约 9 秒。*
上下文保留编辑
保留周围像素和构图完整性。
紧凑而高效的模型
典型模型大小的 1%，训练数据的 0.1%。
开源自由
完全透明的代码，社区驱动的改进。
需要考虑的限制
虽然 ICEdit 功能强大，但了解潜在的限制非常重要：
指令清晰度
编辑的质量可能取决于自然语言指令的清晰度和具体性。
复杂的操作
高度复杂或模棱两可的编辑可能需要迭代提示，或者可能受到当前模型功能的限制。
资源可用性
本地安装的最佳性能需要足够的计算资源（例如，前面提到的 GPU）。
常见问题解答
查找有关 ICEdit 的常见问题的解答。