What is Step1X-Edit?
Step1X-Edit は、高度なオープンソースの画像編集モデルであり、洗練された指示に基づいた編集機能をオープンな環境にもたらすように設計されています。画像生成や操作に取り組んでいる方なら、複雑な自然言語の指示を解釈し、GPT-4o や Gemini Flash のような主要なクローズドソースシステムに匹敵する品質の結果を提供できるその能力に感銘を受けるでしょう。堅牢な基盤の上に構築され、厳密に評価された Step1X-Edit は、創造的かつ実用的な画像編集の限界を押し広げる力を与えてくれます。
主な機能
Step1X-Edit は、強力な 190 億パラメータのアーキテクチャを活用し、指示理解のための 70 億パラメータのマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）と、画像生成のための 120 億パラメータの拡散画像トランスフォーマー（DiT）を組み合わせています。この構造により、いくつかの重要な機能が実現します。
🗣️ 複雑な意味的指示の実行： 定義済みのテンプレートを必要とせずに、ニュアンスのある、多段階の自然言語プロンプトを処理します。これにより、柔軟で反復的な編集ワークフローが可能になり、画像内のテキストの認識、置換、再構築などのタスクをサポートします。
👤 被写体の同一性を一貫して維持： 編集時に、顔やポーズなどの重要な同一性の特徴を保持します。これは、バーチャルペルソナ、e コマースモデルの画像、または複数の画像にわたる一貫したキャラクター描写を含むアプリケーションにとって特に価値があります。
🎯 高精度の局所的な編集の適用： 画像内の特定の領域を修正し（テキスト、素材、または色を調整する）、元の画像の全体的な一貫性とスタイルを維持します。これにより、的を絞った、リアルな調整が可能になります。
技術基盤とパフォーマンス
高品質の出力を保証するために、Step1X-Edit は、慎重に構築されたデータ生成パイプラインを使用してトレーニングされました。そのパフォーマンスは単なる理論ではありません。実際のユーザーの指示に基づいた新しいベンチマークである GEdit-Bench を開発し、信頼性の高い評価を提供しています。
ベンチマークによる証明： GEdit-Bench での実験結果は、Step1X-Edit が既存のオープンソースの代替手段を大幅に上回ることを示しています。
競争力： このモデルは、トップレベルのプロプライエタリモデルに匹敵する機能を示し、高度な編集をよりアクセスしやすくしています。
実際のユースケース
Step1X-Edit が実際のシナリオでどのように適用できるかを以下に示します。
複雑なシーンの変換： 部屋の装飾のスタイルを変更し、さらに その中の特定のオブジェクトを置き換える必要があり、そのすべてを 1 つの自然言語の指示で記述するとします。Step1X-Edit は、このような複数に分かれたリクエストを正確に解析して実行できます。
一貫性のあるキャラクターのリタッチ： バーチャルインフルエンサーまたは一貫した e コマースモデルの外観を必要とするプロジェクトでは、Step1X-Edit を使用して、衣服や背景要素を変更しながら、その人物の顔の特徴とポーズが画像間で変化せず、一貫性を保つようにすることができます。
対象を絞ったブランディングの更新： マーケティング画像内の製品パッケージのロゴまたはテキストを更新する必要がありますか？ Step1X-Edit を使用すると、周囲の画像の詳細と質感を保持しながら、これらの正確な局所的な変更をシームレスに行うことができます。
はじめに：使用法と要件
Step1X-Edit は、高性能なハードウェアを備えた環境向けに設計されています。リソースの必要条件を簡単に見てみましょう。
GPU メモリ： 要件は構成によって異なります（例：512px 出力、28 ステップ（flash-attn あり））：
標準：〜42.5 GB
FP8 量子化：〜31 GB
標準 + CPU オフロード：〜25.9 GB
FP8 + CPU オフロード：〜18 GB
（注：解像度が高いほど、必要なメモリが増加します。NVIDIA H800 でテスト済み。最適なパフォーマンスを得るには、80GB GPU を推奨します。）
ソフトウェア： Python >= 3.10、PyTorch >= 2.2（CUDA 12.1 で 2.3.1/2.5.1 でテスト済み）、および
flash-attnなどの特定の依存関係。インストール：
pip install -r requirements.txtや適切なflash-attnwheel のインストールなど、詳細な手順が用意されています。推論： FP8 ウェイト（
--quantized）または CPU オフロード（--offload）を使用してリソースの使用量を管理するためのフラグを使用して、すぐに使い始めることができるサンプルスクリプト（run_examples.sh）が用意されています。
結論
Step1X-Edit は、オープンソースの画像編集にとって大きな進歩を意味します。ニュアンスのある指示の理解、高忠実度の出力、および正確な制御の強力な組み合わせを提供し、強力なベンチマークパフォーマンスによって裏付けられています。強力でアクセス可能で汎用性の高い画像編集モデルを探している開発者や研究者にとって、Step1X-Edit は、統合とさらなる調査のための説得力のあるソリューションを提供します。
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Step1X-Edit was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-30.
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