随着图像编辑工具和图像生成技术的快速发展，图像处理变得非常方便。然而图像在经过处理后不可避免的会留下伪影（操作痕迹），这些伪影可分为语义和非语义特征。
扩散模型在可控图像生成方面取得了空前进展，包括图像修补 ，图像着色和图像编辑。基于扩散模型的生成方案可以显著降低劳动力成本，尤其是在基于参考图像序列着色任务上，它可用于漫画创作，动画制作和黑白电影着色。
本文中，香港大学与 Adobe 联合提出名为 UniReal 的全新图像编辑与生成范式。该方法将多种图像任务统一到视频生成框架中，通过将不同类别和数量的输入/输出图像建模为视频帧，从大规模真实视频数据中学习属性、姿态、光照等多种变化规律，从而实现高保真的生成效果。
11 月 11 日，字节跳动豆包大模型团队推出了最新图像编辑模型 SeedEdit，主打一句话轻松 P 图。
在AIGC 的浪潮中，对已有图片做编辑的图像编辑（image editing）技术受到了越来越多的关注。图像编辑（image editing）的原子操作包括增、删、改。
中国AI出海，想造出下一个TikTok
本文提出了解决一般性编辑任务的统一框架！近期，复旦大学 FVL 实验室和南洋理工大学的研究人员对于多模态引导的基于文生图大模型的图像编辑算法进行了总结和回顾。综述涵盖 300 多篇相关研究，调研的最新模型截止至今年 6 月！
高质量图像编辑的方法有很多，但都很难准确表达出真实的物理世界。 那么，Edit the World试试。
当前，多模态大模型 （MLLM）在多项视觉任务上展现出了强大的认知理解能力。 然而大部分多模态大模型局限于单向的图像理解，难以将理解的内容映射回图像上。 比如，模型能轻易说出图中有哪些物体，但无法将物体在图中准确标识出来。 定位能力的缺失直接限制了多模态大模型在图像编辑，自动驾驶，机器人控制等下游领域的应用。针对这一问题，港大和字节跳动商业化团队的研究人员提出了一种新范式Groma
拖动式图像编辑是一种新型的、用户交互式的图像编辑方法。
