一鍵部署階躍星辰 Step1X-Edit模型 - Platform For AI

Step1X-Edit是階躍星辰推出的先進開源影像編輯模型，致力於提升編輯精度和映像逼真度。通過整合多模態語言技術與擴散映像解碼器，該模型在多種編輯任務中展現出卓越效能，能夠滿足專業影像編輯的需求。PAI已全面支援該模型，您可以在PAI-Model Gallery中輕鬆進行一鍵部署和調用。

模型簡介

階躍星辰正式發布並開源了影像編輯大模型Step1X-Edit。該模型結合了多模態大型語言模型（MLLM）與擴散映像解碼器（DiT），在影像編輯領域實現了顯著的效能提升。Step1X-Edit的總參數量達到19B，具備高精度的編輯能力和映像逼真度，在技術上展現出多方面的優勢：

語義精準解析：模型能夠精確理解使用者的編輯指令，並進行語義層面的解析，從而確保編輯結果符合使用者的意圖。
身份一致性保持：在進行編輯時，模型能夠保持映像中的身份一致性，確保主體特徵不受影響。
高精度地區級控制：支援對映像特定地區進行精確控制和編輯，實現細粒度的映像修改。
豐富的任務支援：支援多達11類高頻影像編輯任務類型，包括文字替換、風格遷移等，滿足使用者在多樣化影像編輯中的廣泛需求。
卓越的效能表現：在最新的影像編輯基準GEdit-Bench中，Step1X-Edit在語義一致性、映像品質和綜合得分三項指標上均表現優異，展現了其在影像編輯領域的領先地位。

更多關於Step1X-Edit資訊，請參見stepfun-ai/Step1X-Edit。

運行環境要求

部署階躍星辰 Step1X-Edit模型，建議使用顯存容量為48GB或以上的卡型。

模型部署

進入Model Gallery頁面。
1. 登入PAI控制台。
2. 在頂部左上方根據實際情況選擇地區。
3. 在左側導覽列選擇工作空間列表，單擊指定工作空間名稱，進入對應工作空間。
4. 在左側導覽列選擇快速開始 > Model Gallery。
在Model Gallery頁面右側的模型列表中，搜尋階躍星辰 Step1X-Edit，並單擊該模型卡片，進入模型詳情頁面。
單擊右上方部署，配置推理服務名稱以及部署使用的資源資訊，即可將模型部署到EAS推理服務平台。

模型調用

已部署的階躍星辰 Step1X-Edit模型支援Web應用和API調用兩種方式：

Web應用

在模型服務詳情頁單擊右上方查看WEB應用，進入WebUI頁面。

上傳圖片和輸入Prompt之後，單擊Generate，即可生圖。

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API調用

在模型服務詳情頁單擊查看調用資訊，即可擷取服務地址和Token資訊。

通過以下Python範例程式碼即可實現API調用：

import requests
import time

EAS_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,
        "size":1024,
        "image": "<您圖片的Base64編碼>"
    }
)
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!")

註：代碼中EAS_URL和EAS_TOKEN的值需替換為已擷取的服務地址和Token。

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