UniPic

一句话指令，多图联动编辑，效果媲美商业模型

UniPic 是一个开源的 SOTA 多图像编辑模型，专注于通过自然语言指令对多张输入图像进行联合编辑。它解决了传统图像编辑模型只能处理单张图像、难以理解多图之间关系的痛点，支持跨图像的内容融合、风格迁移、对象替换等复杂操作。其核心能力基于 Qwen-Image 视觉语言模型和扩散模型，能够同时理解多张图像的语义并生成符合指令的编辑结果。UniPic 在多个基准测试上达到领先水平，并提供完整的训练和推理代码，方便研究者和开发者复现与二次开发。

开源 free 图像生成

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GitHub 星标 ★ 875

维护状态维护中

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类图像生成

开发团队SkyworkAI

所属国家

官网地址https://unipic-v2.github.io

GitHubhttps://github.com/SkyworkAI/UniPic

定价模式free

价格说明开源模型，MIT许可证，完全免费，可自行部署或在线体验。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型aigc,diffusion-models,image,image-editing,image-generation,qwen-image,qwen-image-edit,understanding,vlm

GitHub 星标★ 875

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-07-27 00:00:00

最近更新2026-09-07 00:00:00

维护状态维护中

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数4

使用教程

核心亮点

支持多图联合编辑，能理解图像间关系，实现跨图内容操作
基于 Qwen-Image 和扩散模型，编辑质量在公开基准上达到 SOTA
提供完整训练与推理代码，易于复现和定制

不足之处

早期项目，文档和社区支持待观察
多图编辑对显存和计算资源要求较高

适用场景

设计师快速合成多张素材图并统一风格
电商批量处理商品图，如替换背景或组合产品
影视后期制作中调整多帧画面的一致性

替代项目

InstructPix2Pix、MagicBrush、Emu Edit

项目介绍

UniPic 是图像领域的开源项目，由 SkyworkAI 开发，2025 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（875）位列前 30%，在图像分类中处于中上游。

项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-07。MIT许可证，完全免费，可自行部署或在线体验。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：设计师快速合成多张素材图并统一风格。同类可对比的替代方案包括 InstructPix2Pix、MagicBrush、Emu Edit。

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