firered-image-edit 是什么
firered-image-edit 是由小红书 super intelligence 团队开源的一款面向多任务的通用图像编辑大模型，基于先进的扩散模型（diffusion）架构研发，具备文本驱动编辑、经典影像修复、虚拟服饰试穿等核心能力。该模型在指令理解精度、生成图像质量及跨区域视觉连贯性方面表现优异，尤其擅长在编辑过程中完整保留原始图像中的文字形态与风格，输出效果可与主流闭源商业方案相媲美。已在多个权威图像编辑基准测试中刷新 sota 指标，广泛适用于内容创意生产、电商视觉优化等实际业务场景。
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FireRed-Image-Edit 的核心能力
- 自然语言驱动编辑：支持通过简洁明了的中文或英文指令，实现对图像中特定对象的替换、整体画风迁移、背景重绘等精细化操作。
- 文字结构高保真复现：专为图文混合场景设计，在编辑前后严格维持原有文字的字形轮廓、字体特征与排版逻辑，确保识别度与可读性不降低。
- 老旧影像智能复原：针对泛黄、划痕、模糊、低分辨率等常见历史照片问题，提供一体化修复方案，涵盖去噪、自动上色、细节增强与对比度优化。
- 多图协同虚拟试穿：依托多输入图像理解能力，支持以人物姿态图+服装图作为输入，生成逼真自然的穿搭效果，满足电商实时换装需求。
- 全局视觉一致性保障：在编辑区域与非编辑区域之间实现光照方向、材质质感、色彩分布的高度统一，避免违和感与边界伪影。
FireRed-Image-Edit 的技术实现机制
- 扩散生成主干网络：采用迭代式去噪范式，从高斯噪声出发，逐步解码出符合语义约束的目标图像，兼顾生成稳定性与细节丰富度。
- 跨模态语义对齐机制：集成高性能文本编码器（如 CLIP 或 T5），将用户指令映射为结构化语义向量，并与图像潜在空间进行细粒度对齐，提升指令响应准确率。
- 空间感知注意力模块：引入可学习的空间门控机制，动态聚焦待编辑区域，同时抑制无关区域干扰，达成局部可控、整体稳定的编辑效果。
- 字形感知建模单元：内嵌专用文字表征子网络，显式建模字符笔画结构、字体类别与空间关系，在图像重绘阶段主动约束文字渲染路径。
- 分阶段联合训练框架：先在海量高质量图文编辑数据上完成基础能力预训练，再结合人类偏好反馈（RLHF）进行策略微调，持续优化主观审美与任务完成度。
FireRed-Image-Edit 的官方资源入口
- GitHub 开源仓库：https://www.php.cn/link/2ab8edb933345c598252fbc36c8b9ced
- 技术白皮书（v1.0）：https://www.php.cn/link/2ab8edb933345c598252fbc36c8b9ced/blob/main/assets/FireRed\_Image\_Edit\_1\_0\_Techinical\_Report.pdf
- Hugging Face 在线 Demo：https://www.php.cn/link/d589dd26d0c0260c8a2001f8db379c14
FireRed-Image-Edit 的典型应用领域
- 电商视觉内容提效：快速完成商品图美化、模特服饰更换、场景化背景合成，显著缩短素材制作周期，降低实拍成本。
- 广告创意敏捷落地：根据营销文案即时调整画面构图、色调与元素组合，助力品牌视觉资产高效迭代与A/B测试。
- 社交平台内容增效：赋能创作者一键完成风格转换、趣味贴纸叠加、人像精修等高频操作，提升图文/短视频内容产出效率。
- 专业摄影后期辅助：覆盖人像肤质优化、光影重塑、瑕疵消除、色调分级等进阶功能，降低专业修图门槛。
- 家庭影像数字存档：对老相册、胶片扫描件等进行智能化修复与着色，还原历史画面真实感，助力珍贵记忆永久留存。
