PxBee 是在线AI图片编辑平台，基于先进的人工智能技术，帮助用户快速移除图片背景、增强图片质量以及生成新的背景。用户只需上传图片，PxBee 的 AI 工具能自动识别并移除背景，在复杂的图像上也能保持边缘的精确性。平台提供一键式的图片增强功能，能修复模糊的照片、减少噪点、改善光照提升分辨率，让用户快速获得高清清晰度的效果。
<p>字节跳动 Seed 团队今天正式发布图像编辑模型 SeedEdit 3.0。</p> <p>该模型可处理并生成 4K 图像，在精细且自然地处理编辑区域的同时，还能高保真地维持其他信息。尤其针对图像编辑“哪里改与哪里不改”的取舍，该模型表现出更佳的理解力和权衡力，可用率相应提高。</p> <p>依靠 AI 完成指令式图像编辑的需求，广泛存在于视觉内容创意工作中。但此前，图像编辑模型在主体&amp;背景保持、指令遵循等方面能力相对有限，导致编辑图像可用率不高。</p> <p>图像编辑模型 SeedEdit 3.0 基于文生图模型 Seedream 3.0，叠加多样化的数据融合方法与特定奖励模型，较好地解决了上述难题。其图像主体、背景和细节保持能力进一步提升，尤其在人像编辑、背景更改、视角与光线转换等场景表现较为突出。</p> <p>今日起，SeedEdit 3.0 技术报告对外公开，模型同步在即梦网页端开启测试，豆包 App 也即将上线，欢迎体验交流！</p> <ul class="list-paddingleft-1"> <li> <p>真人评测结果</p> </li> </ul> <p>为增强评估参考性，团队还引入人工评价，采用 0–5 分制评估模型产出与预期差异，共分为五个维度：</p> <ol class="list-paddingleft-1"> <li> <p>指令遵循：评估模型是否准确响应编辑指令；</p> </li> <li> <p>图像保持：评估模型是否修改了不该调整的部分；</p> </li> <li> <p>生成质量：评估生成图像质量、美感高低、有无明显伪影；</p> </li> <li> <p>用户满意度：评估不同方法编辑后图像的精品率；</p> </li> <li> <p>可用率：编辑后生成图像结果被用户判断可用的占比。</p> </li> </ol> <p>在综合测评中，SeedEdit 3.0 的图像保持能力最为突出，保持能力得分达到 4.07 分（满分 5 分），较此前版本 SeedEdit 1.6 得分提升 1.19 分；SeedEdit 3.0 可用率达 56.1%，较 SeedEdit 1.6 绝对值增加 17.46 个百分点。同时，SeedEdit 3.0 的指令遵循、生成质量表现也处于行业前列。</p> <p>项目主页： <a href="https://seed.bytedance.com/seededit" target="_blank" rel="noopener">https://seed.bytedance.com/seededit</a> </p> <p>技术报告： <a href="https://arxiv.org/pdf/2506.05083" target="_blank" rel="noopener">https://arxiv.org/pdf/2506.05083</a> </p>
<h3 class="t2" data-v-0b757335="">Perfect AI Headshots是一个通过上传自拍照片即可在几分钟内获得40多张专业AI头像照片的网站。该产品的主要优点是无需摄影师，快速生成高质量头像照片，具有隐私保护，样式选择多样，价格透明。定位于提供快速、高质量的头像照片生成服务。</h3> <div class="detail-dl-div" data-v-0b757335=""> <div class="detail-dl-div-item" data-v-0b757335=""> <p>需求人群：</p> <p>Perfect AI Headshots适合需要快速获取高质量专业头像照片的个人和专业人士。无需摄影师，保护隐私，样式多样，价格透明，旨在提升在线形象。适合需要频繁更新头像照片的人群，如LinkedIn用户、公司职员、创意从业者等。</p> </div> <div class="detail-dl-div-item" data-v-0b757335=""> <p>使用场景示例：</p> <p>个人用户可以使用Perfect AI Headshots快速获取高质量头像照片，提升社交媒体形象。</p> <p>企业可以利用Perfect AI Headshots生成统一风格的员工头像，用于公司网站和企业品牌推广。</p> <p>创意从业者可以定制专业风格的头像照片，展示个人风格和专业形象。</p> </div> <div class="detail-dl-div-item" data-v-0b757335=""> <p>产品特色：</p> <p>无需摄影师，自行上传自拍照片。</p> <p>快速生成高质量的头像照片。</p> <p>具有隐私保护，上传的照片将被安全处理并删除。</p> <p>多样化的样式选择，满足不同需求。</p> <p>价格透明，一次性付费即可永久拥有照片。</p> <p>AI训练模型可准确捕捉面部特征，生成更逼真的头像照片。</p> <p>支持定制化，可选择不同的专业服装和背景。</p> <p>快速且便捷，无需等待数天或数周即可获得高质量头像照片。</p> </div> <div class="detail-dl-div-item" data-v-0b757335=""> <p>使用教程：</p> <p>上传8-12张不同角度和表情的自拍照片。</p> <p>选择合适的专业背景和光线选项。</p> <p>立即下载并分享生成的专业头像照片。</p> </div> </div>
<p>SuperEdit是字节跳动智能创作团队和佛罗里达中央大学计算机视觉研究中心联合推出的指令引导图像编辑方法，基于优化监督信号提高图像编辑的精度和效果。SuperEdit基于纠正编辑指令，与原始图像和编辑图像对更准确地对齐，引入对比监督信号，进一步优化模型训练。SuperEdit不需要额外的视觉语言模型（VLM）或预训练任务，仅依赖高质量的监督信号，在多个基准测试中实现显著的性能提升。</p> <h2 style="font-size: 20px;">SuperEdit的主要功能</h2> <ul> <li>高精度图像编辑：根据自然语言指令对图像进行精确编辑，支持全局、局部、风格等多种类型的编辑任务。</li> <li>高效训练：在少量训练数据和较小模型规模下实现高性能，降低训练成本。</li> <li>保留原始图像质量：在执行编辑任务时，最大限度地保留原始图像的结构和细节，避免不必要的修改。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">SuperEdit的技术原理</h2> <ul> <li>扩散模型的生成属性：基于扩散模型在不同推理阶段的生成属性来指导编辑指令的纠正。扩散模型在早期阶段关注全局布局，在中期阶段关注局部对象属性，在后期阶段关注图像细节，风格变化贯穿整个采样过程。</li> <li>编辑指令纠正：基于输入原始图像和编辑图像对到视觉语言模型（VLM），生成描述两者差异的编辑指令。定义统一的纠正指南，确保生成的编辑指令更准确地反映原始图像和编辑图像之间的实际变化。</li> <li>对比监督信号：引入对比监督信号。通过生成错误的编辑指令，创建正负样本对，用三元组损失函数训练模型，更好地区分正确的编辑指令和错误的指令。</li> <li>高效训练策略：SuperEdit在训练过程中用少量高质量的编辑数据，避免大规模数据集带来的计算负担。基于优化监督信号，在少量数据和较小模型规模下实现与复杂架构相当甚至更好的性能。</li> <li>模型架构：基于InstructPix2Pix框架，用预训练的扩散模型（如Stable Diffusion）作为基础模型，基于纠正编辑指令和对比监督信号进行微调。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">SuperEdit的项目地址</h2> <ul> <li>项目官网：<a class="external" href="https://liming-ai.github.io/SuperEdit/?utm_source=medsci" target="_blank" rel="noopener">https://liming-ai.github.io/SuperEdit/</a></li> <li>GitHub仓库：<a class="external" href="https://github.com/bytedance/SuperEdit" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://github.com/bytedance/SuperEdit</a></li> <li>HuggingFace模型库：<a class="external" href="https://huggingface.co/datasets/limingcv/SuperEdit-40K" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://huggingface.co/datasets/limingcv/SuperEdit</a></li> <li>arXiv技术论文：<a class="external" href="https://arxiv.org/pdf/2505.02370" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://arxiv.org/pdf/2505.02370</a></li> </ul>
