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Modèle d'édition d'images IA open source piloté par instructions de l'équipe FireRed de Xiaohongshu — 10 capacités d'édition couvrant ajout, suppression, remplacement, arrière-plan, stylisation, texte, restauration, maquillage portrait, fusion multi-images et essayage virtuel. Construit sur Diffusion Transformer avec support bilingue chinois-anglais. Essayez-le gratuitement dans FireRed Image Edit AI Image Generator !
FireRed Image Edit est un modèle d'édition d'images polyvalent développé par l'équipe FireRed de Xiaohongshu. Construit sur l'architecture Diffusion Transformer (DiT) avec Qwen2.5-VL comme encodeur vision-langage, il étend nativement la génération texte-vers-image à l'édition — ce n'est pas un ajout après coup. Le modèle prend en charge les instructions bilingues chinois-anglais et couvre 10 catégories d'édition : Ajout, Ajustement, Remplacement, Suppression, Arrière-plan, Stylisation, Texte, Restauration, Multi-Images et Essayage Virtuel. Il atteint des résultats de pointe en open source sur les benchmarks REDEdit-Bench, ImgEdit et GEdit. La version 1.1 améliore encore la cohérence des portraits, la fusion multi-éléments, le rendu de texte stylisé et le maquillage portrait. Sous licence Apache-2.0 pour usage commercial.
Édition pilotée par instructions dans 10 catégories — décrivez ce que vous voulez en langage naturel, sans masquage manuel nécessaire
FireRed Image Edit maintient les styles de texte avec une haute fidélité lors de l'édition de texte dans les images — préservant la police d'origine, la taille, la couleur, l'éclairage et la perspective. Cette capacité est comparable aux solutions propriétaires et est idéale pour l'édition d'affiches, la localisation de signalétique, la mise à jour de maquettes UI et tout scénario nécessitant une modification précise du texte dans des images existantes.
Changez le texte de l'enseigne du magasin de 'OPEN' à 'CLOSED' en gardant le même style néon
Remplacement de texte préservant le style de police néon et l'éclairage
Mettez à jour le titre de l'affiche en 'Collection Été 2026' en gardant la même typographie
Édition de texte préservant la typographie pour le design commercial
Restaurez des photographies anciennes, endommagées ou dégradées en haute qualité. FireRed Image Edit traite les rayures, la décoloration, la dégradation des couleurs, le bruit et le flou — reconstruisant les détails manquants tout en préservant le caractère authentique de la photo originale. Prend en charge la correction des couleurs et la réparation structurelle.
Restaurez cette vieille photographie décolorée, réparez les rayures et améliorez les couleurs
Restauration de photo ancienne avec suppression des rayures et amélioration des couleurs
Améliorez cette photo de basse qualité, supprimez le bruit et affinez les détails
Amélioration photo avec réduction du bruit et affinage des détails
La version 1.1 améliore considérablement l'édition de portraits. Elle prend en charge la retouche beauté professionnelle, l'ajustement du teint (éclaircissement des peaux jaunes/olivâtres), des dizaines de styles de maquillage allant de la beauté naturelle aux looks créatifs d'Halloween, la transformation de coiffure et l'ajustement d'expression — le tout en maintenant l'identité faciale avec une dérive minimale. Le LoRA-Zoo fournit également un adaptateur BeautyMaster dédié pour une édition beauté améliorée.
Appliquez une retouche beauté naturelle, lissez la peau et éclaircissez le teint
Retouche beauté professionnelle avec préservation de l'identité
Appliquez un maquillage de soirée élégant avec des yeux charbonneux et des lèvres rouges
Application de maquillage créatif maintenant l'identité faciale
FireRed Image Edit prend en charge jusqu'à 3 images de référence simultanément pour le conditionnement multi-images. Cela permet le transfert d'identité, l'édition guidée par référence, la composition de photos de groupe et la fusion créative multi-éléments. La version 1.1 améliore considérablement la fiabilité de l'injection multi-images avec une meilleure harmonisation de l'éclairage, de la perspective et du style entre les sources.
Combinez la personne de l'image 1 avec l'arrière-plan de l'image 2 et le style d'éclairage de l'image 3
Fusion de trois images avec harmonisation automatique
Créez une photo de groupe en combinant les personnes de ces deux photos séparées
Composition de photo de groupe à partir d'images sources séparées
Téléchargez une photo de personne et une photo de tenue, puis demandez au modèle de les combiner. FireRed Image Edit gère le drapé naturel du tissu, l'adaptation des proportions corporelles, la correspondance d'éclairage et la génération d'ombres. Référencez les images par numéro dans votre prompt pour un contrôle précis — 'Mettez la personne de la Figure 1 dans la tenue de la Figure 2'. Idéal pour la visualisation de produits e-commerce et la création de contenu mode.
Mettez la personne de l'image 1 dans la tenue de l'image 2
Essayage virtuel avec drapé naturel du tissu et adaptation corporelle
Habillez ce mannequin avec la veste de la deuxième photo
Changement de vêtement avec correspondance d'éclairage et de proportions
FireRed Image Edit FAQ
FireRed Image Edit est un modèle d'édition d'images IA open source piloté par instructions, développé par l'équipe FireRed de Xiaohongshu. Construit sur l'architecture Diffusion Transformer (DiT) avec Qwen2.5-VL comme encodeur vision-langage, il couvre 10 catégories d'édition : Ajout, Ajustement, Remplacement, Suppression, Arrière-plan, Stylisation, Texte, Restauration, Multi-Images et Essayage Virtuel. Sous licence Apache-2.0 pour usage commercial.
Les 10 catégories sont : Ajout (insérer de nouveaux éléments), Ajustement (modifier des attributs comme couleur/éclairage/expression), Remplacement (échanger des objets), Suppression (supprimer les éléments indésirables), Arrière-plan (remplacement de scène), Stylisation (transfert de style artistique), Texte (éditer le texte en préservant le style de police), Restauration (réparation de photos anciennes), Multi-Images (jusqu'à 3 images de référence) et Essayage Virtuel (changement de vêtements).
La version 1.1 apporte quatre améliorations majeures : cohérence améliorée des portraits avec moins de dérive d'identité, conditionnement natif multi-images pour un transfert d'identité et un essayage virtuel plus fiables, rendu amélioré du texte stylisé pour la typographie décorative, et maquillage portrait complet prenant en charge des dizaines de styles allant de la retouche professionnelle aux looks créatifs.
Oui. FireRed Image Edit prend en charge nativement les instructions bilingues chinois-anglais. Vous pouvez décrire les éditions dans l'une ou l'autre langue, et le modèle comprend les instructions complexes incluant le contexte culturel. Il montre une force particulière sur les données visuelles chinoises dans le benchmark REDEdit-Bench.
Téléchargez jusqu'à 3 images de référence et décrivez comment les combiner en langage naturel. Référencez les images par numéro — par exemple, 'Mettez la personne de la Figure 1 dans la tenue de la Figure 2 avec l'arrière-plan de la Figure 3'. Le modèle harmonise automatiquement l'éclairage, la perspective et le style de toutes les sources.
Oui. FireRed Image Edit fournit des crédits gratuits pour utiliser FireRed Image Edit sans filigrane. Les 10 capacités d'édition sont disponibles. Inscrivez-vous et commencez à éditer immédiatement.
Oui. Le modèle est sous licence Apache-2.0, autorisant l'usage commercial. Toutes les images éditées via FireRed Image Edit incluent des droits d'utilisation commerciale complets pour le marketing, l'e-commerce, les réseaux sociaux et tout usage professionnel.
FireRed Image Edit-LoRA-Zoo fournit des adaptateurs LoRA spécialisés construits sur v1.1 : CoverCraft pour la typographie artistique et le design d'affiches, BeautyMaster pour l'édition beauté améliorée, et un adaptateur Lightning pour l'inférence accélérée en 8 étapes. Ceux-ci étendent les capacités du modèle de base pour des cas d'usage spécifiques.
FireRed Image Edit atteint des résultats de pointe en open source sur plusieurs benchmarks dont REDEdit-Bench, ImgEdit et GEdit (anglais et chinois). Il est en tête en précision de suivi d'instructions, qualité d'image et cohérence visuelle parmi les modèles open source.
“L'essayage virtuel est révolutionnaire pour les shootings produit. Nous montrons les vêtements sur différents mannequins sans refaire les photos — cela économise des jours de temps en studio. La fusion multi-images gère l'éclairage automatiquement.”
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