SeedEdit 3.0: Fast and High-Quality Generative Image Editing

📄 arXiv: 2506.05083v2 📥 PDF

作者: Peng Wang, Yichun Shi, Xiaochen Lian, Zhonghua Zhai, Xin Xia, Xuefeng Xiao, Weilin Huang, Jianchao Yang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-05 (更新: 2025-06-06)

备注: Website: https://seed.bytedance.com/tech/seededit

💡 一句话要点

提出SeedEdit 3.0以解决高质量图像编辑问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 图像编辑 生成模型 数据策划 联合学习 扩散模型

📋 核心要点

  1. 现有图像编辑方法在遵循编辑指令和保留图像内容方面存在不足，尤其是在真实图像输入上表现不佳。
  2. 论文提出的SeedEdit 3.0通过改进数据策划管道和引入联合学习策略，提升了图像编辑的质量和效率。
  3. 实验结果显示，SeedEdit 3.0在多个基准测试中表现优异，达到了56.1%的可用率，显著高于之前的版本和其他对比模型。

📝 摘要（中文）

我们介绍了SeedEdit 3.0，配合我们的T2I模型Seedream 3.0，显著提升了编辑指令遵循和图像内容（如ID/IP）在真实图像输入上的保留。除了模型升级外，我们还提出了几个关键改进：首先，开发了增强的数据策划管道，采用元信息范式和元信息嵌入策略，有效混合来自多个数据源的图像；其次，引入了联合学习管道以计算扩散损失和奖励损失；最后，在真实/合成图像编辑的测试基准上评估SeedEdit 3.0，取得了56.1%的高可用率，相较于SeedEdit 1.6（38.4%）、GPT4o（37.1%）和Gemini 2.0（30.3%）有显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有图像编辑方法在遵循编辑指令和保留图像内容方面的不足，尤其是在处理真实图像时的挑战。

核心思路：论文的核心解决思路是通过改进数据策划和引入联合学习策略，增强模型对编辑指令的理解和图像内容的保留能力。

技术框架：整体架构包括数据策划管道、模型训练阶段和评估阶段。数据策划管道通过元信息嵌入策略有效整合多源数据，模型训练阶段则结合扩散损失和奖励损失进行联合优化。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了元信息范式和联合学习管道，这使得模型在处理复杂编辑任务时表现更为出色，与现有方法相比具有本质区别。

关键设计：在关键设计上，采用了新的损失函数来平衡扩散损失和奖励损失，同时在网络结构中引入了元信息嵌入，以提升模型的学习能力和泛化能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，SeedEdit 3.0在真实和合成图像编辑任务中表现优异，达到了56.1%的可用率，相较于SeedEdit 1.6的38.4%、GPT4o的37.1%和Gemini 2.0的30.3%有显著提升，展示了其在图像编辑领域的强大能力。

🎯 应用场景

SeedEdit 3.0的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括数字内容创作、广告设计、游戏开发等。其高效的图像编辑能力能够显著提升创作效率，降低人工干预需求，未来可能推动更多智能化图像处理工具的开发。

📄 摘要（原文）

We introduce SeedEdit 3.0, in companion with our T2I model Seedream 3.0, which significantly improves over our previous SeedEdit versions in both aspects of edit instruction following and image content (e.g., ID/IP) preservation on real image inputs. Additional to model upgrading with T2I, in this report, we present several key improvements. First, we develop an enhanced data curation pipeline with a meta-info paradigm and meta-info embedding strategy that help mix images from multiple data sources. This allows us to scale editing data effectively, and meta information is helpfult to connect VLM with diffusion model more closely. Second, we introduce a joint learning pipeline for computing a diffusion loss and reward losses. Finally, we evaluate SeedEdit 3.0 on our testing benchmarks, for real/synthetic image editing, where it achieves a best trade-off between multiple aspects, yielding a high usability rate of 56.1%, compared to SeedEdit 1.6 (38.4%), GPT4o (37.1%) and Gemini 2.0 (30.3%).