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metadata
license: apache-2.0
language:
  - en
  - zh
base_model:
  - FireRedTeam/FireRed-Image-Edit-1.0
pipeline_tag: image-text-to-image
tags:
  - comfyui
  - comfy
  - fp8
  - nvfp4
  - quants
  - image
  - edit
  - firered

🗜️ FireRed-Image-Edit-1.0 の ComfyUI 量子化モデル

このリポジトリには、FireRed-Image-Edit-1.0 の量子化済み・ComfyUI 対応モデルが含まれています。

モデル ダウンロード
firered_image_edit_1.0_fp8_e4m3fn.safetensors ⬇️ ダウンロード
firered_image_edit_1.0_fp8_e5m2.safetensors ⬇️ ダウンロード
firered_image_edit_1.0_nvfp4.safetensors ⬇️ ダウンロード

すぐに始められるよう ComfyUI ワークフロー をご用意しました:⬇️ ワークフローをダウンロード

🖼️ サンプル結果

入力 出力 — 「クマにタキシード、帽子、ジャケットを着せ、花を持たせる」 出力 — 「クマを赤いトップスを着た赤ちゃんパンダのぬいぐるみにし、花を持たせる」
サンプル入力 サンプル出力 0 サンプル出力 1

Hugging Face Hugging Face Model Demo

🤗 HuggingFace | 🖥️ デモ | 📄 技術レポート

🔥 FireRed-Image-Edit

FireRed-Image-Edit は、幅広いシナリオにわたって高忠実度かつ一貫した編集を実現する汎用画像編集モデルです。

✨ 主な特徴

  • 高い編集性能:FireRed-Image-Edit は、精確な命令追従、高品質な画像出力、一貫した視覚的整合性を備え、オープンソースモデルの中でトップクラスの性能を発揮します。
  • ネイティブ編集機能:テキスト生成画像の基盤モデルから直接構築され、編集能力を付与されています。
  • テキストスタイルの保持:高忠実度でテキストスタイルを維持し、クローズドソースのソリューションと同等の性能を実現します。
  • 写真修復:高品質な古い写真の修復・強調。
  • マルチ画像編集:バーチャル試着など、複数画像の柔軟な編集が可能。

📰 ニュース

  • 2026.02.14:FireRed-Image-Edit-1.0 モデルの重みをリリースしました。詳細はモデルズーセクションをご確認ください。
  • 2026.02.10:FireRed-Image-Edit-1.0 の技術レポートを公開しました。

🎨 ショーケース

FireRed-Image-Edit による汎用編集の実際の出力例です。

🗂️ モデルズー

モデル タスク 説明 ダウンロードリンク
FireRed-Image-Edit-1.0 画像編集 汎用画像編集モデル 🤗 HuggingFace
FireRed-Image-Edit-1.0-Distilled 画像編集 高速推論のための FireRed-Image-Edit-1.0 蒸留版 近日公開予定
FireRed-Image テキスト生成画像 高品質テキスト生成画像モデル 近日公開予定

🏗️ モデルアーキテクチャ

🖊️ 引用

本研究が役に立った場合は、ぜひ引用をお願いします。

@article{firered2026rededit,
      title={FireRed-Image-Edit: A General-Purpose Image Editing Model}, 
      author={Super Intelligence Team},
      year={2026},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV},
      url={https://arxiv.org/abs/xxxx.xxxxx}, 
}

⚠️ 倫理声明

FireRed-Image-Edit は、すべての下流アプリケーションを対象に専門的に設計・評価されたものではありません。ユーザーはこのプロジェクトを使用する際の潜在的なリスクと倫理的考慮事項を認識し、責任を持って、すべての適用法令を遵守した上で使用してください。

  • 禁止事項:本プロジェクトは、違法、名誉毀損、わいせつ、有害、または個人や組織のプライバシー・権利・利益を侵害するコンテンツの生成に使用してはなりません。
  • ユーザーの責任:ユーザーは本プロジェクトを使用して生成したコンテンツについて全責任を負います。著者および貢献者は、コードベースの不正使用またはその使用から生じるいかなる結果についても責任を負いません。

🤝 謝辞

素晴らしいオープンソースプロジェクトの開発者に感謝します:Qwen-ImageDiffusers、および HuggingFace

⭐ スター履歴

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