論文の概要: FireRed-Image-Edit-1.0 Techinical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.13344v1
• Date: Thu, 12 Feb 2026 17:51:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-17 14:17:27.929368
• Title: FireRed-Image-Edit-1.0 Techinical Report
• Title（参考訳）: FireRed-Image-Edit-1.0技術レポート
• Authors: Super Intelligence Team, Changhao Qiao, Chao Hui, Chen Li, Cunzheng Wang, Dejia Song, Jiale Zhang, Jing Li, Qiang Xiang, Runqi Wang, Shuang Sun, Wei Zhu, Xu Tang, Yao Hu, Yibo Chen, Yuhao Huang, Yuxuan Duan, Zhiyi Chen, Ziyuan Guo,
• Abstract要約: FireRed-Editは、インストラクションイメージ編集のための拡散変換器である。 データの体系的な最適化,トレーニング方法論,評価設計を通じて,最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.973736748818826
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present FireRed-Image-Edit, a diffusion transformer for instruction-based image editing that achieves state-of-the-art performance through systematic optimization of data curation, training methodology, and evaluation design. We construct a 1.6B-sample training corpus, comprising 900M text-to-image and 700M image editing pairs from diverse sources. After rigorous cleaning, stratification, auto-labeling, and two-stage filtering, we retain over 100M high-quality samples balanced between generation and editing, ensuring strong semantic coverage and instruction alignment. Our multi-stage training pipeline progressively builds editing capability via pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. To improve data efficiency, we introduce a Multi-Condition Aware Bucket Sampler for variable-resolution batching and Stochastic Instruction Alignment with dynamic prompt re-indexing. To stabilize optimization and enhance controllability, we propose Asymmetric Gradient Optimization for DPO, DiffusionNFT with layout-aware OCR rewards for text editing, and a differentiable Consistency Loss for identity preservation. We further establish REDEdit-Bench, a comprehensive benchmark spanning 15 editing categories, including newly introduced beautification and low-level enhancement tasks. Extensive experiments on REDEdit-Bench and public benchmarks (ImgEdit and GEdit) demonstrate competitive or superior performance against both open-source and proprietary systems. We release code, models, and the benchmark suite to support future research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,データキュレーション,トレーニング手法,評価設計の体系的最適化を通じて,最先端のパフォーマンスを実現する命令ベース画像編集用拡散変換器FireRed-Image-Editを提案する。 我々は、900万のテキスト・ツー・イメージと700万の画像編集ペアからなる1.6Bサンプル・トレーニング・コーパスを構築した。 厳密なクリーニング,成層化,自動ラベリング,二段階フィルタリングを経て,生成と編集のバランスのとれた高品質なサンプルを1億以上保持し,セマンティックカバレッジと命令アライメントを確保する。 私たちのマルチステージトレーニングパイプラインは、事前学習、教師付き微調整、強化学習による編集機能を段階的に構築する。 データ効率を向上させるため、可変分解能バッチ処理のためのマルチコンディション・アウェア・バケット・サンプラーと動的プロンプト・インデクシングによる確率的命令アライメントを導入する。 最適化の最適化と制御性の向上を目的として,DPOのための非対称勾配最適化,テキスト編集のためのレイアウト対応OCR報酬付きDiffusionNFT,ID保存のための微分整合損失を提案する。 REDEdit-Benchは15の編集カテゴリにまたがる総合的なベンチマークであり、新たに導入された美容と低レベルの拡張タスクを含んでいる。 REDEdit-Benchと公開ベンチマーク(ImgEditとGEdit)に関する大規模な実験は、オープンソースとプロプライエタリ両方のシステムに対して、競争力または優れたパフォーマンスを示している。 将来の研究をサポートするために、コード、モデル、ベンチマークスイートをリリースしています。

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