近日，智象未来团队正式推出全新自回归图像编辑框架 VAREdit，作为全球首个纯自回归的图像编辑模型，这也是该领域的又一重大突破。该框架不仅能够精准执行用户指令，避免过度修改，还将编辑速度提升至0.7秒级，为实时交互与高效创作开辟新路径。
长期以来，扩散模型在图像编辑中虽能生成高质量画面，但存在局部修改牵动整体结构、编辑不够精准，以及多步迭代效率低等瓶颈。针对这一问题，VAREdit首次将视觉自回归（VAR）架构引入图像编辑任务。它将编辑定义为“下一尺度预测”，逐层生成多尺度残差特征，实现局部精准修改与整体结构保持的统一。同时，团队创新设计了尺度对齐参考（SAR）模块，有效解决尺度匹配难题，进一步提升编辑质量与效率。
在权威基准 EMU-Edit 与 PIE-Bench 测试中，VAREdit在CLIP与GPT等指标全面领先。其中，VAREdit-8.4B在GPT-Balance指标上较ICEdit和UltraEdit分别提升41.5%和30.8%；轻量版VAREdit-2.2B可在0.7秒内完成512×512图像高保真编辑，实现数倍提速。目前，VAREdit已在 GitHub 和 Hugging Face 平台全面开源。
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