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Open Source · Apache-2.0

FireRed Image Edit

Open-Source-KI-Bildbearbeitungsmodell mit Anweisungssteuerung vom Xiaohongshu FireRed-Team — 10 Bearbeitungsfunktionen: Hinzufügen, Entfernen, Ersetzen, Hintergrund, Stilisieren, Text, Restaurierung, Porträt-Make-up, Multi-Bild-Fusion und virtuelles Anprobieren. Basierend auf Diffusion Transformer mit zweisprachiger Chinesisch-Englisch-Unterstützung. Jetzt kostenlos testen im FireRed Image Edit KI-Bildgenerator!

About

Über FireRed Image Edit

FireRed Image Edit ist ein universelles Bildbearbeitungsmodell, entwickelt vom FireRed-Team bei Xiaohongshu. Es basiert auf der Diffusion Transformer (DiT)-Architektur mit Qwen2.5-VL als Vision-Language-Encoder und erweitert die Text-zu-Bild-Generierung nativ um Bearbeitungsfunktionen — kein nachträgliches Add-on. Das Modell unterstützt zweisprachige Chinesisch-Englisch-Anweisungen und deckt 10 Bearbeitungskategorien ab: Hinzufügen, Anpassen, Ersetzen, Entfernen, Hintergrund, Stilisieren, Text, Restaurierung, Multi-Bild und virtuelles Anprobieren. Es erzielt auf den Benchmarks REDEdit-Bench, ImgEdit und GEdit die besten Open-Source-Ergebnisse. Version 1.1 verbessert zusätzlich die Porträtkonsistenz, Multi-Element-Fusion, stilisiertes Textrendering und Porträt-Make-up. Lizenziert unter Apache-2.0 für kommerzielle Nutzung.

Über FireRed Image Edit

10 Bearbeitungsfunktionen

Anweisungsgesteuerte Bearbeitung in 10 Kategorien — beschreiben Sie Ihre Änderungen in natürlicher Sprache, ohne manuelles Maskieren

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Textbearbeitung — Stilerhaltende Typografie

FireRed Image Edit bewahrt Textstile mit hoher Wiedergabetreue bei der Bearbeitung von Text in Bildern — Originalschrift, Größe, Farbe, Beleuchtung und Perspektive bleiben erhalten. Diese Fähigkeit ist vergleichbar mit Closed-Source-Lösungen und ideal für Posterbearbeitung, Beschilderungslokalisierung, UI-Mockup-Updates und jedes Szenario, das präzise Textänderungen in bestehenden Bildern erfordert.

Prompt
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Ändern Sie den Ladenschild-Text von 'OPEN' zu 'CLOSED' und behalten Sie den gleichen Neon-Stil bei

Textersetzung mit Erhaltung des Neon-Schriftstils und der Beleuchtung

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Aktualisieren Sie die Poster-Überschrift auf '2026 Summer Collection' mit gleicher Typografie

Typografieerhaltende Textbearbeitung für kommerzielles Design

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Fotorestaurierung — Alte Fotos reparieren und verbessern

Restaurieren Sie alte, beschädigte oder degradierte Fotos in hoher Qualität. FireRed Image Edit behandelt Kratzer, Verblassen, Farbdegradation, Rauschen und Unschärfe — rekonstruiert fehlende Details bei gleichzeitiger Bewahrung des authentischen Charakters des Originalfotos. Unterstützt sowohl Farbkorrektur als auch strukturelle Reparatur.

Prompt
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Restaurieren Sie dieses alte verblasste Foto, beheben Sie Kratzer und verbessern Sie die Farben

Restaurierung alter Fotos mit Kratzerentfernung und Farbverbesserung

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Verbessern Sie dieses Foto in niedriger Qualität, entfernen Sie Rauschen und schärfen Sie Details

Fotoverbesserung mit Rauschreduzierung und Detailschärfung

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Porträtbearbeitung — Make-up, Frisur und Retusche

Version 1.1 verbessert die Porträtbearbeitung erheblich. Unterstützt professionelle Beauty-Retusche, Hauttonanpassung (Aufhellung gelblicher/olivfarbener Haut), Dutzende Make-up-Stile von natürlicher Schönheit bis zu kreativen Halloween-Looks, Frisurentransformation und Ausdrucksanpassung — alles bei minimaler Identitätsabweichung. Das LoRA-Zoo bietet zudem einen dedizierten BeautyMaster-Adapter für erweiterte Beauty-Bearbeitung.

Prompt
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Natürliche Beauty-Retusche anwenden, Haut glätten und Teint aufhellen

Professionelle Beauty-Retusche mit Identitätserhaltung

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Elegantes Abend-Make-up mit Smokey Eyes und roten Lippen auftragen

Kreative Make-up-Anwendung bei Erhaltung der Gesichtsidentität

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Multi-Bild-Bearbeitung — Bis zu 3 Referenzbilder

FireRed Image Edit unterstützt gleichzeitig bis zu 3 Referenzbilder für Multi-Bild-Konditionierung. Dies ermöglicht Identitätstransfer, referenzgesteuerte Bearbeitung, Gruppenfotozusammenstellung und kreative Multi-Element-Fusion. Version 1.1 verbessert die Zuverlässigkeit der Multi-Bild-Einspeisung erheblich mit besserer Harmonisierung von Beleuchtung, Perspektive und Stil über alle Quellen hinweg.

Prompt
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Kombinieren Sie die Person aus Bild 1 mit dem Hintergrund aus Bild 2 und dem Beleuchtungsstil aus Bild 3

Drei-Bild-Fusion mit automatischer Harmonisierung

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Erstellen Sie ein Gruppenfoto, das die Personen aus diesen beiden separaten Fotos kombiniert

Gruppenfoto-Komposition aus separaten Quellbildern

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Virtuelles Anprobieren — Kleidung und Outfit-Tausch

Laden Sie ein Personenfoto und ein Outfit-Foto hoch und weisen Sie das Modell an, diese zu kombinieren. FireRed Image Edit handhabt natürlichen Stofffall, Körperproportionsanpassung, Beleuchtungsabgleich und Schattengenerierung. Referenzieren Sie Bilder per Nummer in Ihrem Prompt für präzise Kontrolle — 'Kleiden Sie die Person aus Abbildung 1 in das Outfit aus Abbildung 2'. Ideal für E-Commerce-Produktvisualisierung und Fashion-Content-Erstellung.

Prompt
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Kleiden Sie die Person aus Bild 1 in das Outfit aus Bild 2

Virtuelles Anprobieren mit natürlichem Stofffall und Körperanpassung

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Ziehen Sie diesem Model die Jacke vom zweiten Foto an

Kleidungstausch mit Beleuchtungs- und Proportionsabgleich

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FireRed Image Edit FAQ

FireRed Image Edit FAQ

FireRed Image Edit ist ein Open-Source-KI-Bildbearbeitungsmodell mit Anweisungssteuerung, entwickelt vom FireRed-Team bei Xiaohongshu. Es basiert auf der Diffusion Transformer (DiT)-Architektur mit Qwen2.5-VL als Vision-Language-Encoder und deckt 10 Bearbeitungskategorien ab: Hinzufügen, Anpassen, Ersetzen, Entfernen, Hintergrund, Stilisieren, Text, Restaurierung, Multi-Bild und virtuelles Anprobieren. Lizenziert unter Apache-2.0 für kommerzielle Nutzung.

Die 10 Kategorien sind: Hinzufügen (neue Elemente einfügen), Anpassen (Eigenschaften wie Farbe/Beleuchtung/Ausdruck ändern), Ersetzen (Objekte austauschen), Entfernen (unerwünschte Elemente löschen), Hintergrund (Szenenersetzung), Stilisieren (künstlerischer Stiltransfer), Text (Textbearbeitung mit Schriftstilerhaltung), Restaurierung (alte Fotos reparieren), Multi-Bild (bis zu 3 Referenzbilder) und virtuelles Anprobieren (Kleidungstausch).

Version 1.1 bringt vier wesentliche Verbesserungen: verbesserte Porträtkonsistenz mit reduzierter Identitätsabweichung, native Multi-Bild-Konditionierung für zuverlässigeren Identitätstransfer und virtuelles Anprobieren, verbessertes stilisiertes Textrendering für dekorative Typografie und umfassendes Porträt-Make-up mit Dutzenden Stilen von professioneller Retusche bis zu kreativen Looks.

Ja. FireRed Image Edit unterstützt nativ zweisprachige Chinesisch-Englisch-Anweisungen. Sie können Bearbeitungen in beiden Sprachen beschreiben, und das Modell versteht komplexe Anweisungen einschließlich kulturellem Kontext. Es zeigt besondere Stärke bei chinesischen visuellen Daten im REDEdit-Bench-Benchmark.

Laden Sie bis zu 3 Referenzbilder hoch und beschreiben Sie in natürlicher Sprache, wie diese kombiniert werden sollen. Referenzieren Sie Bilder per Nummer — zum Beispiel 'Kleiden Sie die Person aus Abbildung 1 in das Outfit aus Abbildung 2 mit dem Hintergrund aus Abbildung 3'. Das Modell harmonisiert automatisch Beleuchtung, Perspektive und Stil über alle Quellen hinweg.

Ja. FireRed Image Edit bietet kostenlose Credits zur Nutzung von FireRed Image Edit ohne Wasserzeichen. Alle 10 Bearbeitungsfunktionen sind verfügbar. Registrieren Sie sich und beginnen Sie sofort mit der Bearbeitung.

Ja. Das Modell ist unter Apache-2.0 lizenziert und erlaubt kommerzielle Nutzung. Alle über FireRed Image Edit bearbeiteten Bilder beinhalten vollständige kommerzielle Nutzungsrechte für Marketing, E-Commerce, Social Media und jeden geschäftlichen Zweck.

FireRed Image Edit-LoRA-Zoo bietet spezialisierte LoRA-Adapter auf Basis von v1.1: CoverCraft für künstlerische Typografie und Posterdesign, BeautyMaster für erweiterte Beauty-Bearbeitung und einen Lightning-Adapter für beschleunigte 8-Schritt-Inferenz. Diese erweitern die Fähigkeiten des Basismodells für spezifische Anwendungsfälle.

FireRed Image Edit erzielt auf mehreren Benchmarks die besten Open-Source-Ergebnisse, darunter REDEdit-Bench, ImgEdit und GEdit (sowohl Englisch als auch Chinesisch). Es führt bei Anweisungsbefolgungsgenauigkeit, Bildqualität und visueller Kohärenz unter den Open-Source-Modellen.

Was Creator über FireRed Image Edit sagen

“Das virtuelle Anprobieren ist ein Gamechanger für Produktshootings. Wir zeigen Kleidung an verschiedenen Models, ohne neu zu fotografieren — das spart Tage an Studiozeit. Die Multi-Bild-Fusion passt die Beleuchtung automatisch an.”

Anna Müller
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E-Commerce-Fotografin

“Das virtuelle Anprobieren ist ein Gamechanger für Produktshootings. Wir zeigen Kleidung an verschiedenen Models, ohne neu zu fotografieren — das spart Tage an Studiozeit. Die Multi-Bild-Fusion passt die Beleuchtung automatisch an.”

Anna Müller
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E-Commerce-Fotografin

“Das virtuelle Anprobieren ist ein Gamechanger für Produktshootings. Wir zeigen Kleidung an verschiedenen Models, ohne neu zu fotografieren — das spart Tage an Studiozeit. Die Multi-Bild-Fusion passt die Beleuchtung automatisch an.”

Anna Müller
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E-Commerce-Fotografin

“Das virtuelle Anprobieren ist ein Gamechanger für Produktshootings. Wir zeigen Kleidung an verschiedenen Models, ohne neu zu fotografieren — das spart Tage an Studiozeit. Die Multi-Bild-Fusion passt die Beleuchtung automatisch an.”

Anna Müller
Anna Müller
E-Commerce-Fotografin

“Anweisungsgesteuerte Bearbeitung fühlt sich natürlich an. Ich beschreibe, was ich ändern möchte, und das Modell erledigt den Rest. Die Identitätserhaltung beim Stiltransfer ist beeindruckend — Gesichter bleiben in jedem künstlerischen Stil erkennbar.”

Thomas Schmidt
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Content Creator

“Anweisungsgesteuerte Bearbeitung fühlt sich natürlich an. Ich beschreibe, was ich ändern möchte, und das Modell erledigt den Rest. Die Identitätserhaltung beim Stiltransfer ist beeindruckend — Gesichter bleiben in jedem künstlerischen Stil erkennbar.”

Thomas Schmidt
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Content Creator

“Anweisungsgesteuerte Bearbeitung fühlt sich natürlich an. Ich beschreibe, was ich ändern möchte, und das Modell erledigt den Rest. Die Identitätserhaltung beim Stiltransfer ist beeindruckend — Gesichter bleiben in jedem künstlerischen Stil erkennbar.”

Thomas Schmidt
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Content Creator

“Anweisungsgesteuerte Bearbeitung fühlt sich natürlich an. Ich beschreibe, was ich ändern möchte, und das Modell erledigt den Rest. Die Identitätserhaltung beim Stiltransfer ist beeindruckend — Gesichter bleiben in jedem künstlerischen Stil erkennbar.”

Thomas Schmidt
Thomas Schmidt
Content Creator

“Hintergrundersetzung hat in Photoshop Stunden gedauert. Jetzt beschreibe ich die Szene und FireRed kümmert sich um Beleuchtung, Schatten, alles. Die zweisprachige Unterstützung ist perfekt für unsere globalen Kampagnen.”

Laura Weber
Laura Weber
Social-Media-Managerin

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Laura Weber
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