主要观点总结
本文介绍了字节跳动推出的最新图像编辑模型SeedEdit，该模型无需涂抹编辑区域，只需给出简洁的prompt，就能实现任意指令的编辑，适用各类编辑任务。通过实测对比，SeedEdit在图像编辑的通用性、可控性和高质量方面实现了新的突破。
关键观点总结
关键观点1: SeedEdit模型的特点
SeedEdit是国内首个产品化的通用图像编辑模型，无需描边涂抹，仅使用简单的自然语言就能换背景、转风格，或在指定区域进行元素的增删和替换。它能够严格遵循指令，除了背景、动作和表情发生变化外，其他细节均能保持不变。
关键观点2: SeedEdit与业界其他产品的对比
相较于Dall·E 3和Midjourney等AI绘图平台，SeedEdit在编辑生图的质量和美感上确实有所改善，尤其是在体验上有所提升，一是指定区域编辑无需手动涂抹，二是对编辑指令的响应更加精准。此外，SeedEdit还具备多轮操作的能力，能够让用户对同一图像进行连续的创意编辑。
关键观点3: SeedEdit的技术原理
SeedEdit基于图像生成常用的扩散模型，通过平衡原始图像和生成新内容之间的关系来实现图像编辑。团队通过改造弱生成器（文本到图像生成模型）并创建多样化的图像对来逐步训练模型。此外，SeedEdit还能理解相对模糊的指令，并输出较为细致准确的结果。
关键观点4: 字节在生成式AI领域的优势
作为全球短视频领域的佼佼者，字节跳动在生成式AI，特别是图像生成领域具有得天独厚的优势。其不断迭代的技术和持续增加的研发投入，使豆包大模型成为国内最热门的大模型之一。除了应用层面的创新外，字节大模型团队的前沿研究也在不断挑战AI领域的技术难题。
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