今日，字节跳动 Seed 团队正式发布了新一代图像编辑模型 SeedEdit 3.0。该模型基于文生图模型 Seedream 3.0，融合多样化的训练数据与奖励机制，在图像主体与背景一致性、指令理解能力等方面实现大幅提升，显著提高了图像编辑的可用性。
目前，SeedEdit 3.0 已在 即梦网页端 开启测试，后续将在 豆包 App 上线，为更多用户提供 AI 辅助图像编辑服务。
图像编辑痛点与 SeedEdit 3.0 的突破
图像编辑是视觉创意工作中的高频需求。然而，传统图像编辑模型在“哪些部分需要修改、哪些应保留”这一问题上常常表现不佳，导致生成结果不够自然、可用性较低。
SeedEdit 3.0 针对这一问题进行了深度优化：
- 提升了图像主体、背景及细节的保持能力；
- 在人像编辑、背景替换、视角与光线转换等场景表现尤为出色；
- 可处理并生成 4K 分辨率图像，在精细编辑区域的同时，高保真地保留其他信息。
例如，当用户希望去除图片中的行人时，SeedEdit 3.0 不仅能准确识别并移除人物，还能同步清除其影子，实现更自然的图像修复效果。
技术亮点解析
1. 多源数据融合与元信息嵌入策略
为了提升模型的泛化能力与任务适配性，Seed 团队构建了一个增强的数据管理流程，包括：
- 收集来自多个来源的数据：合成数据集、专家输入、传统编辑算子输出、视频帧与短视频片段；
- 引入多粒度标签策略，整合数据级任务标签、文本级重字幕（text-level recaption）和像素级标记；
- 使用元信息范式与嵌入策略，将视觉语言模型（VLMs）与扩散模型（Diffusion）有效连接。
这些方法使得模型能够更好地理解和执行复杂的图像编辑指令。
2. 联合学习流程优化
SeedEdit 3.0 引入了一种新的联合学习流程，结合扩散损失函数与奖励模型，进一步提升了模型在生成质量与编辑意图之间的平衡能力。
3. 模型架构设计
模型由两个核心组件构成：
| 组件 | 功能 |
|---|---|
| 视觉语言模型（VLM） | 推断图像高层语义信息 |
| 因果扩散网络（causal diffusion network） | 利用扩散过程作为图像编码器，捕捉图像细节 |
两者之间通过一个连接器模块进行信息对齐，确保编辑意图（如任务类型、标签信息）能被准确传递至扩散模型。
性能评估与对比
为了全面评估 SeedEdit 3.0 的表现，团队构建了一个包含数百张图像的挑战性测试集，涵盖真实照片与 AI 生成图像，并覆盖多种编辑操作：
- 常见操作：风格化、添加、替换、删除；
- 复杂操作：模拟相机移动、物体位移、场景变换等。
在该测试集上的表现表明：
- SeedEdit 3.0 在多项关键编辑指标间实现了最佳平衡；
- 相较于 SeedEdit 1.6、GPT-4o 和 Gemini 2.0 等模型，SeedEdit 3.0 在综合评分与实用性方面均表现最优。
未来规划
SeedEdit 3.0 是图像编辑领域的一次重要升级，但团队表示这只是一个开始。
未来，Seed 团队将继续推进以下方向：
- 进一步优化编辑性能，提升复杂场景下的稳定性；
- 探索更丰富的编辑功能，如：
- 连续多图生成
- 多张图像合成
- 故事性内容生成
- 构建更加完整的图像创作工具链，助力创作者高效完成视觉内容生产。
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