掘金 人工智能 04月28日 14:47
PAI-Model Gallery云上一键部署阶跃星辰新模型Step1X-Edit
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阶跃星辰发布并开源了图像编辑大模型Step1X-Edit,该模型参数量达19B,通过MLLM与DiT深度融合,显著提升了编辑精度和图像保真度。Step1X-Edit具备语义精准解析、身份一致性保持和高精度区域级控制三大关键能力,支持文字替换、风格迁移等11类图像编辑任务。在GEdit-Bench基准测试中,各项指标全面领先现有开源模型,性能比肩GPT-4o和Gemini 2.0 Flash。阿里云PAI-Model Gallery已接入该模型,提供零代码一键部署、自动适配云资源、开箱即用API和全流程运维托管等企业级部署方案。用户可通过WEB应用或API调用两种方式使用该模型。

🚀Step1X-Edit模型总参数量为19B,通过MLLM与DiT的深度融合,在编辑精度与图像保真度上实现大幅提升,性能达到开源SOTA水平。

💡Step1X-Edit模型具备语义精准解析能力,能够准确理解用户指令,从而实现精准的图像编辑。

🖼️Step1X-Edit模型支持11类高频图像编辑任务类型,包括文字替换、风格迁移等,满足用户多样化的编辑需求。

☁️阿里云PAI-Model Gallery已同步接入Step1X-Edit模型,提供零代码一键部署方案,并自动适配云资源,方便企业用户快速部署和使用。

4月27日,阶跃星辰正式发布并开源图像编辑大模型 Step1X-Edit(github.com/stepfun-ai/…),性能达到开源 SOTA。Step1X-Edit模型总参数量为19B,实现 MLLM 与 DiT 的深度融合,在编辑精度与图像保真度上实现大幅提升,具备语义精准解析、身份一致性保持、高精度区域级控制三项关键能力;支持文字替换、风格迁移等11 类高频图像编辑任务类型。在最新发布的图像编辑基准 GEdit-Bench 中,Step1X-Edit 在语义一致性、图像质量与综合得分三项指标上全面领先现有开源模型,比肩 GPT-4o 与 Gemini 2.0 Flash。

官方建议使用具有 80GB 显存的 GPU 以获得更好的生成质量,对于这样算力需求较强的模型,十分适合在云端进行部署使用。

阿里云PAI-Model Gallery已同步接入支持该模型,提供企业级部署方案:
✅ 零代码一键部署
✅ 自动适配云资源
✅ 开箱即用API
✅ 全流程运维托管

PAI-Model Gallery 简介

Model Gallery 是阿里云人工智能平台 PAI 的产品组件,它集成了国内外 AI 开源社区中优质的预训练模型,涵盖了 LLM、AIGC、CV、NLP 等各个领域。通过 PAI 对这些模型的适配,用户可以以零代码方式实现从训练到部署再到推理的全过程,简化了模型的开发流程,为开发者和企业用户带来了更快、更高效、更便捷的 AI 开发和应用体验。

PAI-Model Gallery 访问地址:pai.console.aliyun.com/#/quick-sta…

云上一键部署方案

⬇️ 立即体验 ⬇️

在Model Gallery模型广场找到 Step1X-Edit 模型,或通过链接直达该模型:pai.console.aliyun.com/?regionId=c…

在模型详情页右上角点击「部署」,选择计算资源,即可一键完成模型的云上部署。

该模型提供2种使用方式:WEB应用、API调用。

    WEB应用

部署好的模型点击「查看WEB应用」,即可进入WebUI页面,通过上传图片和输入prompt,即可生图

    API调用

部署好的模型点击「调用信息」,即可查看模型服务的Endpoint和Token,通过以下代码即可实现API调用

import requestsimport timeEAS_URL = "<YOUR_EAS_URL>"EAS_TOKEN = "<YOUR_EAS_TOKEN>"class TaskStatus:    PENDING = "pending"    PROCESSING = "processing"    COMPLETED = "completed"    FAILED = "failed"response = requests.post(    f"{EAS_URL}/generate",    headers={        "Authorization": f"{EAS_TOKEN}"    },    json={        "prompt": "A spaceship orbiting Earth",        "seed": 42,        "neg_prompt": "low quality, blurry",        "infer_steps": 28,        "cfg_scale": 6,        "image": "<您图片的Base64编码>"    })task_id = response.json()["task_id"]print(f"Task ID: {task_id}")while True:    status_response = requests.get(        f"{EAS_URL}/tasks/{task_id}/status",        headers={            "Authorization": f"{EAS_TOKEN}"        })    status = status_response.json()    print(f"Current status: {status['status']}")    if status["status"] == TaskStatus.COMPLETED:        print("Image ready!")        break    elif status["status"] == TaskStatus.FAILED:        print(f"Failed: {status['error']}")        exit(1)    time.sleep(5)image_response = requests.get(    f"{EAS_URL}/tasks/{task_id}/image",    headers={        "Authorization": f"{EAS_TOKEN}"    })with open("generated_image.jpg", "wb") as f:    f.write(image_response.content)print("Image downloaded successfully!")

联系我们

欢迎各位小伙伴持续关注使用 PAI-Model Gallery,平台会不断上线 SOTA 模型,如果您有任何模型需求,也可以联系我们。您可通过钉钉扫描下方二维码(或搜索钉钉群号79680024618),加入PAI-Model Gallery用户交流群。

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