VINCIE：从视频中解锁上下文图像编辑新范式

VINCIE：从视频中解锁上下文图像编辑新范式

【免费下载链接】VINCIE-3B 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/VINCIE-3B

在当今人工智能领域，上下文图像编辑技术正经历着前所未有的发展浪潮。这项技术旨在根据包含文本和先前生成图像的上下文序列来修改图像，为创意设计、内容生成等领域带来了革命性的可能。然而，现有的方法往往依赖于特定任务的流水线和专业模型（如分割和修复模型）来精心构建训练数据，这不仅增加了技术门槛，也限制了模型的泛化能力和应用范围。

面对这一挑战，来自字节跳动等机构的研究团队提出了一项开创性的研究——VINCIE。该研究探索了一种全新的思路：能否直接从视频中学习上下文图像编辑模型？通过深入挖掘视频数据中蕴含的丰富信息，研究团队引入了一种可扩展的方法，将视频标注为交错的多模态序列，为模型训练提供了海量且高质量的数据基础。

为了有效地从这些复杂的视频数据中学习，研究团队精心设计了一种块因果扩散 transformer。该模型通过三个代理任务进行训练：下一张图像预测、当前分割预测和下一张分割预测。这种多任务学习的策略使得模型能够同时捕捉图像的外观特征和结构信息，从而在上下文图像编辑任务中表现出卓越的性能。

值得一提的是，为了推动该领域的研究进展，研究团队还提出了一个全新的多轮图像编辑基准。这个基准不仅为评估模型性能提供了标准化的工具，也为未来的研究指明了方向。

大量的实验结果充分证明了VINCIE模型的强大实力。在两个多轮图像编辑基准测试中，VINCIE不仅展现出了强大的上下文图像编辑能力，还取得了最先进的结果。更令人惊讶的是，尽管该模型完全是在视频数据上进行训练的，但它在多概念组合、故事生成和链式编辑应用中也表现出了令人瞩目的潜力。这一发现为上下文图像编辑技术的发展开辟了新的道路，打破了传统方法对特定训练数据的依赖。

随着研究的不断深入，VINCIE项目也在持续推进。2025年6月12日，VINCIE技术报告正式发布，向学术界和工业界展示了该研究的核心成果和技术细节。8月23日，VINCIE-10M数据集的发布为广大研究者提供了宝贵的资源，极大地促进了相关领域的研究工作。仅仅两天后，即8月25日，官方网站和推理代码的发布让更多人有机会亲身体验VINCIE的强大功能。而在9月6日，VINCIE-3B checkpoint（全注意力）的发布更是将该技术的可用性提升到了一个新的高度。

对于那些渴望体验VINCIE强大功能的用户来说，快速上手变得异常简单。首先，需要搭建相应的环境。用户只需执行以下命令：

git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/VINCIE cd VINCIE conda create -n vincie python=3.10 -y conda activate vincie pip install -r requirements.txt pip install flash_attn==2.6.3 --no-build-isolation

环境搭建完成后，下一步是下载预训练模型 checkpoint。通过使用huggingface_hub库中的snapshot_download函数，用户可以轻松地将模型文件下载到本地。具体代码如下：

from huggingface_hub import snapshot_download save_dir = "ckpt/VINCIE-3B" repo_id = "ByteDance-Seed/VINCIE-3B" cache_dir = save_dir + "/cache" snapshot_download( cache_dir=cache_dir, local_dir=save_dir, repo_id=repo_id, local_dir_use_symlinks=False, resume_download=True )

下载完成后，用户就可以开始体验VINCIE的强大功能了。无论是多轮图像编辑还是多概念组合，VINCIE都能轻松应对。

在多轮图像编辑推理中，用户只需定义一系列的编辑指令，指定输入图像和输出目录，然后运行相应的命令即可。例如，对于一个包含五个编辑步骤的任务，用户可以按照以下方式设置参数：

turn1="将她脸旁边的菠萝放低，并换成一个小一点的。" turn2="在女人的头上添加一个皇冠。" turn3="改变女人的表情，让她笑起来。" turn4="将背景改为蓝色和淡紫色的柔和渐变。" turn5="添加一只彩色的鸟在皇冠上方盘旋。" input_img=assets/woman_pineapple.png output_dir=output/woman_pineapple python main.py configs/generate.yaml
generation.positive_prompt.image_path="["$input_img"]"
generation.positive_prompt.prompts="["$turn1","$turn2","$turn3","$turn4","$turn5"]"
generation.output.dir=$output_dir

运行上述命令后，VINCIE将按照用户的指令逐步对图像进行编辑，最终生成令人满意的结果。

除了多轮图像编辑，VINCIE在多概念组合任务中也表现出色。例如，用户可以输入一系列包含不同人物和动物的图像，然后通过文本指令要求模型生成一幅包含所有这些概念的新图像。具体操作如下：

p1=" :" p2=" :" p3=" :" p4=" :" p5=" :" p6="基于 、 、 、 、 和 ，生成一个微笑的多代同堂家庭，包括 中的父亲、 中的母亲、 中的儿子、 中的女儿、 中的狗和 中的猫，他们在阳光明媚的森林中的树木和蕨类植物间摆姿势拍照。输出 :" img0="./assets/father.png" img1="./assets/mother.png" img2="./assets/son.png" img3="./assets/daughter.png" img4="./assets/dog1.png" img5="./assets/cat.png" output_dir=output/family python main.py configs/generate.yaml
generation.pad_img_placehoder=False
generation.positive_prompt.image_path="["$img0","$img1","$img2","$img3","$img4","$img5"]"
generation.positive_prompt.prompts="["$p1","$p2","$p3","$p4","$p5","$p6"]"
generation.output.dir=$output_dir

通过这种方式，VINCIE能够将多个独立的概念有机地组合在一起，创造出一幅全新的、富有创意的图像。

VINCIE的出现，无疑为上下文图像编辑领域带来了一场革命。它不仅打破了传统方法对特定训练数据的依赖，还大大拓展了该技术的应用范围。从多轮图像编辑到多概念组合，从故事生成到链式编辑，VINCIE展现出了强大的通用性和灵活性。

对于研究者来说，VINCIE提供了一个全新的研究框架和基准，为进一步探索上下文图像编辑技术奠定了坚实的基础。对于开发者和设计师而言，VINCIE则是一个强大的工具，能够极大地提高工作效率，激发创作灵感。

展望未来，随着技术的不断迭代和优化，VINCIE有望在更多领域发挥重要作用。例如，在虚拟现实、增强现实、影视制作、游戏开发等领域，VINCIE都可能成为不可或缺的核心技术。同时，随着模型规模的扩大和训练数据的进一步丰富，VINCIE的性能还将不断提升，为用户带来更加惊艳的编辑效果。

此外，VINCIE的开源特性也为整个社区的发展注入了活力。广大研究者和开发者可以基于VINCIE进行二次开发和创新，共同推动上下文图像编辑技术的进步。我们有理由相信，在不久的将来，VINCIE将成为该领域的标杆，引领新一轮的技术创新浪潮。

总之，VINCIE的出现不仅是技术上的一次重大突破，更是人工智能赋能创意产业的一个重要里程碑。它为我们展示了人工智能在图像编辑领域的无限可能，也为未来的研究和应用开辟了广阔的前景。无论是学术界还是工业界，都应该密切关注VINCIE的发展，积极参与到这场技术革命中来，共同创造更加美好的未来。

【免费下载链接】VINCIE-3B 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/VINCIE-3B