UniPic

一句话指令，多图联动编辑，效果媲美商业模型

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 44 🐛 待处理 26 👀 关注 12
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 877
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型，MIT许可证，完全免费，可自行部署或在线体验。

项目预览

UniPic 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队SkyworkAI
官网地址https://unipic-v2.github.io
GitHubhttps://github.com/SkyworkAI/UniPic
定价模式🏷️完全免费
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✅ 目前可打开
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★ 877
上线时间2025-07-27 00:00:00
代码更新2026-07-13
仓库体积46.0 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

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。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 877

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶 约 35 分钟 部署方式：本地 GPU 4 步

环境要求

  • NVIDIA GPU（建议 24GB+）

安装与启动步骤

  1. 1看能力

    UniPic 是统一多模态模型，覆盖图像编辑、生成与理解。

  2. 2装环境

    按 README 装推理依赖，模型权重从官方渠道下。

  3. 3跑三类任务

    编辑、生成、理解各有一条示例命令，先分别跑通。

  4. 4注意输入格式

    编辑任务需要参考图与指令，尺寸不匹配会报错。

如何确认成功

三类任务都能产出合理结果。

注意事项

  • 统一模型的单项能力通常弱于专用模型，按场景取舍。

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

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