小红书出品 · 开源模型
开源 SOTA中英双语Apache 2.030GB 显存

FireRed 图像编辑

用 AI 快速改图:生成吉卜力风格、像素画、黑白照片上色、AI 换装等效果。基于 FireRed Image Edit 1.1,免费使用,无需注册,不加水印。

FireRed Image Edit
图生图
提示词
FireRed Image Edit
FireRed Image Edit — multi-scenario editing showcase
0ImgEdit 综合评分
0B训练样本
0s推理速度

小红书出品 · 开源模型

FireRed 通用图像编辑

基于16亿样本训练的通用图像编辑模型,在物体编辑、风格迁移、虚拟试穿、照片修复等多种场景下实现高保真、一致性编辑。开源 SOTA,Apache 2.0 协议。

高保真编辑

精准指令跟随,视觉一致性强

极速推理

Lightning 8步推理,4.5秒完成

中英双语

原生支持中英文编辑指令

全场景覆盖

10+ 编辑能力,一个模型搞定

核心特性

核心特性

最先进的编辑性能与极致工程优化

身份一致性 SOTA

开源领域角色身份保持 SOTA,确保主体在复杂编辑中始终可识别

多元素融合

Agent 驱动的自动裁剪拼接,支持 10+ 元素自由组合,告别短提示词的困扰

全面人像妆容

从专业美颜、黄皮/橄榄皮提亮到万圣节女巫妆和创意妆容,数十种风格

文字风格参考

高保真字体排版和风格化文字,效果可媲美闭源方案

专业照片修复

高质量老照片修复与增强,细节恢复能力出众

官方效果展示

FireRed Image Edit 能力展示

探索 FireRed 的四大核心编辑能力:人像编辑、多图融合、人像妆容、文字风格参考,所有示例均来自官方文档。

FireRed Image Edit 人像编辑展示
人像编辑

人像编辑

复杂人像编辑,包括背景替换、服装更换、姿态调整、配饰修改

官方编辑指令示例
立即体验

开源 SOTA

基准评测结果

FireRed Image Edit 在 ImgEdit、GEdit 和 REDEdit 基准测试中确立了开源模型新标杆

开源模型6 models
开源模型
模型ImgEdit_O ↑GEdit_O ↑ (EN)GEdit_O ↑ (CN)REDEdit ↑ (EN)REDEdit ↑ (CN)
Step1X-Edit-v1.2
3.95
7.480
7.467
Qwen-Image-Edit-2509
4.31
7.480
7.467
3.99
4.00
FLUX.2 [Dev]
4.35
7.413
7.278
4.07
4.05
LongCat-Image-Edit
4.45
7.748
7.731
4.12
4.12
Qwen-Image-Edit-2511
4.51
7.877
7.819
4.23
4.18
FireRed-Image-Edit
4.56
7.943
7.887
4.26
4.33
官方评测
FireRed Image Edit 官方基准评测图表
Data Highlights

模型数据

FireRed Image Edit核心指标

0

ImgEdit 综合评分

0

GEdit 评分 (EN)

0

端到端推理速度

0GB

显存需求

Testimonials

用户反馈

研究者与创作者对FireRed Image Edit的评价

FireRed的指令跟随能力在开源模型中处于领先水平,物体编辑和背景替换的效果令人惊喜。

用户头像

陈思雨

AI研究员

陈思雨: “FireRed的指令跟随能力在开源模型中处于领先水平,物体编辑和背景替换的效果令人惊喜。

李明轩: “文字渲染功能非常实用,中英文都能精准渲染,字体样式保持得很好,做海报设计效率翻倍。

王芳: “老照片修复效果超出预期,划痕去除和色彩还原都很自然,帮我修复了很多珍贵的家庭照片。

张伟: “虚拟试穿功能太好用了,多图编辑灵活度高,做电商内容再也不用反复拍摄了。

刘洋: “v1.1的身份一致性增强效果显著,面部特征在多次编辑后依然保持稳定,学术价值很高。

赵雪: “全面人像妆容功能从专业美颜到创意妆容都有覆盖,数十种风格一键切换,内容产出效率大幅提升。

孙浩: “多元素融合能力很强,Agent驱动的自动裁剪拼接支持10+元素组合,创意合成变得简单高效。

周琳: “开源模型部署方便,Lightning版本8步推理速度很快,30GB显存就能跑,集成到产品中非常顺畅。

FAQ

常见问题

关于FireRed Image Edit的常见问题

由小红书智能创作核心技术团队开发的通用图像编辑模型,基于 Diffusion Transformer 架构,使用 Qwen2.5-VL 作为视觉语言编码器。

10+ 类别:物体添加/删除/替换、属性调整、背景编辑、风格迁移、文字编辑、照片修复、多图编辑、虚拟试穿、人像妆容、多元素融合。

30GB 显存,经过优化推理(蒸馏 + 量化 + 静态编译),每张图约 4.5 秒。

开源 SOTA:ImgEdit (4.56)、GEdit EN (7.943)、GEdit CN (7.887)、REDEdit EN (4.26)、REDEdit CN (4.33),超越部分闭源模型。

是的,原生支持中文和英文编辑指令。

自动多图处理流程:ROI 检测 → 裁剪拼接 → 重新描述。原生支持 1-3 张输入图像,3 张以上通过 Agent 处理。

可以,已开源完整的 LoRA 训练代码。同时提供 LoRA Zoo,包含预训练风格(妆容、Covercraft 文字风格等)。

Apache 2.0,完全开源。可在 HuggingFace、ModelScope 和 GitHub 上获取。

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