中科大联手字节跳动：用涂鸦就能编辑图片的神奇AI工具诞生了

这项由中国科学技术大学、字节跳动和香港科技大学共同完成的研究发表于2024年12月，论文编号为arXiv:2512.22525v1。有兴趣深入了解的读者可以通过这个编号查询完整论文。研究团队由来自中科大的夏彬、彭博豪等研究者以及字节跳动的刘继阳、黄俊嘉等工程师组成，他们联手打造了一个名为DreamOmni3的AI系统。

说起图片编辑，大多数人首先想到的可能是Photoshop这样的专业软件，需要掌握复杂的操作技巧才能得心应手。但如果告诉你，现在只需要用鼠标随意画几个圆圈，再配上几句简单的描述，就能让AI帮你完成专业级的图片编辑，你会相信吗？这听起来像科幻电影里的情节，但现实中确实已经成为可能。

当你想要修改一张照片时，最大的困难往往不在于技术本身，而在于如何准确地告诉计算机你想要改变什么地方。传统的方法要么需要用复杂的文字描述，要么需要精确地勾勒出编辑区域的轮廓。这就好比你想让别人帮你重新装修房间，如果只能用语言描述，很容易产生误解；如果要画出精确的设计图，又需要专业的绘图技能。

研究团队发现，人们在日常交流中最自然的方式其实是"指指点点"——用手指着某个位置，配合简单的语言说明。基于这个洞察，他们开发出了DreamOmni3，一个能够理解你随手涂鸦意图的智能图片编辑系统。你只需要在图片上画个圆圈或方框，标记出要编辑的区域，然后告诉AI你想要什么效果，它就能准确地完成你的要求。

这种编辑方式的魅力在于其无与伦比的直观性。假设你想要给一张风景照添加一只小鸟，传统方法需要你用专业术语准确描述小鸟应该出现的位置，比如"在画面左上角距离左边缘30像素，距离上边缘50像素的位置"。而使用DreamOmni3，你只需要在想要小鸟出现的地方画个圈，然后说"在这里添加一只小鸟"，系统就能完美理解你的意图。

更令人惊喜的是，这个系统不仅能处理简单的添加操作，还能完成各种复杂的编辑任务。当你想要改变某个人物的发型时，可以在头部画个圆圈，说"把这里的头发改成光头"；当你想要调整物品颜色时，可以圈出目标物品，说"把这个包的颜色改成紫色"。系统甚至能够理解更复杂的组合指令，比如同时在多个位置做不同的修改。

一、涂鸦编辑的四种神奇玩法

研究团队将这种基于涂鸦的编辑方式分为四大类型，每一种都有其独特的应用场景和技术特点。

第一种是基础的涂鸦加文字指令编辑。这种方式最为简单直接，你在图片上画个圈，然后用文字说明你想要的改变。这就像给AI当面指导工作一样——你指着某个地方，告诉它"把这里改成那样"。比如在一张室内照片中，你可以圈出沙发的位置，然后说"把这个沙发换成红色的"，AI就能准确地只改变沙发的颜色，而保持房间其他部分不变。

第二种是涂鸦加多模态指令编辑，这种方式更加强大，因为它不仅能理解文字，还能参考其他图片作为样本。设想你看到一张明星照片，喜欢其中某件衣服的款式，想要把自己照片中的服装替换成类似的。传统方法需要你用大量文字详细描述那件衣服的颜色、款式、材质等特征，往往难以准确表达。而使用多模态编辑，你只需要在自己的照片上圈出衣服位置，然后提供那张明星照片作为参考，告诉AI"让我的衣服变成参考图中的样子"，系统就能理解并完成这个复杂的替换任务。

第三种是图像融合功能，这可以说是一种"移花接木"的技术。当你想要把一张照片中的某个物品移植到另一张照片中时，传统做法需要复杂的抠图和合成技能。而DreamOmni3让这个过程变得像搭积木一样简单。你只需要在目标照片上画个圈标记位置，然后从其他照片中选择要移植的物品，系统就会自动完成精确的融合，甚至会调整光影效果让融合结果看起来自然真实。

第四种是简笔画编辑，这种功能特别有趣，它能理解你画的简单草图并将其转换为真实的图像元素。比如你想在风景照中添加一只动物，但一时找不到合适的动物照片作为参考。这时你可以直接在图片上画一个简单的动物轮廓，哪怕画得很粗糙，AI也能理解你的意图，并生成一只符合画面风格的逼真动物。这就像有一个能读懂你涂鸦的艺术助手，能把你的想法变成现实。

二、从涂鸦到图像的生成魔法

除了编辑现有图片，DreamOmni3还具备从零开始创造图像的能力。这种生成功能同样基于涂鸦交互，但工作原理更像是在空白画布上作画。

涂鸦指令生成是最基础的创作方式。你在空白画布上画出简单的形状或区域标记，然后告诉AI你想要在这些位置生成什么内容。这就像给AI当导演，你在剧本上画出角色和道具的大概位置，然后AI负责填充具体的视觉内容。比如你可以画一个大圆圈代表太阳的位置，画几个小圆圈代表云朵，然后说"生成一个美丽的日落风景"，系统就会根据你的布局创造出一幅完整的风景画。

多模态指令生成功能更进一步，它允许你同时使用涂鸦、文字和参考图片来指导创作。假设你想创作一幅包含特定人物和场景的图片，你可以在画布上画出人物位置，提供一张参考人物的照片，再用文字描述背景环境。这种多重信息的组合让AI能够更准确地理解你的创意意图，生成的图像质量也更接近你的期望。

简笔画生成则是一种更加自由的创作方式。你可以直接在画布上画出想要的内容轮廓，无论是人物、动物、建筑还是抽象形状，AI都会尝试理解你的草图并生成相应的精美图像。这个功能特别适合那些有创意想法但缺乏专业绘画技能的用户。你的简单线条就像是给AI的创作提示，它会在保持你原始构图的基础上，添加细节、色彩和质感，最终呈现出一幅专业水准的作品。

三、技术革新背后的智慧

DreamOmni3之所以能够如此准确地理解用户的涂鸦意图，关键在于其独特的数据处理和模型设计方法。

传统的图像编辑AI通常使用二进制掩码来标记编辑区域，这就像用黑白两色的模板来标记哪些地方需要修改。这种方法在处理单一编辑任务时还算有效，但当需要同时编辑多个区域时就会遇到困难。想象一下，如果你要同时修改照片中三个不同的物品，使用传统方法就需要创建三个不同的掩码，不仅复杂而且容易混淆。

研究团队提出了一种创新的"联合输入"方案来解决这个问题。这种方法同时向AI展示两张图片：原始图片和带有涂鸦标记的图片。这就像给AI提供了一个对比参照系，它能够清楚地看到哪些区域被标记了，同时也能看到被涂鸦覆盖的原始像素信息。

更巧妙的是，研究团队为这两张图片设计了相同的位置和索引编码系统。这种编码就像给图片中的每个像素都分配了一个地址，确保AI能够准确地将原始图片和涂鸦图片中的对应位置关联起来。这种精确的对应关系让AI能够在理解编辑意图的同时，保持非编辑区域的完美一致性。

为了训练这个强大的系统，研究团队还开发了一套完整的数据生成流程。他们基于现有的高质量图像数据集，通过智能算法自动识别图像中的各种物体和区域，然后在这些位置添加人工绘制的涂鸦标记。这个过程就像培训一个学生识别考试重点一样，通过大量的标记样本让AI学会理解不同类型涂鸦的含义。

四、实际效果检验与比较

为了验证DreamOmni3的实际表现，研究团队进行了全面的效果测试和比较研究。他们不仅与学术界的其他AI模型进行对比，还与一些知名的商业AI产品进行了竞争性测试。

测试结果相当令人鼓舞。在涂鸦编辑任务中，DreamOmni3在人工评估中获得了57.5%的成功率，明显超过了大多数开源竞争对手。更重要的是，它的表现已经接近甚至在某些方面超越了一些商业化的AI产品。这种表现水平意味着该技术已经具备了实用化的潜力，不再只是实验室里的技术展示。

在涂鸦生成任务中，DreamOmni3同样表现出色，成功率达到53.49%。虽然这个数字看起来不算太高，但考虑到从零开始创建图像本身就是一个极其复杂的任务，这样的成功率已经相当不错了。更重要的是，失败的案例往往是因为用户的涂鸦过于抽象或指令过于模糊，而非系统本身的技术缺陷。

研究团队还发现了一个有趣的现象：联合输入方案对编辑任务的改善效果比对生成任务更明显。这是因为编辑任务需要保持非编辑区域的像素完全不变，而联合输入能够提供原始像素信息作为参考。相比之下，生成任务是从空白画布开始创作，对像素级的一致性要求没那么严格。

五、技术细节的精妙之处

DreamOmni3的成功不仅仅体现在最终效果上，其技术实现的精妙细节同样值得关注。研究团队在系统设计中融入了许多巧思，使得整个系统既高效又实用。

在位置编码方面，研究团队采用了一种特殊的同步编码策略。当系统同时处理原始图片和涂鸦图片时，它会为两张图片中的对应位置分配完全相同的位置标识。这种同步策略确保了AI能够精确地将两张图片中的信息进行匹配和融合，避免了位置偏移或对齐错误的问题。

在训练数据的构造上，团队采用了一种渐进式的数据生成方法。他们首先使用自动化工具识别图像中的各种对象和区域，然后手工设计了30种不同风格的圆圈和方框模板，模拟真实用户可能画出的各种不规整形状。这种真实化的数据构造确保了训练出的模型能够理解各种"手残党"用户的涂鸦输入。

系统的多模态理解能力也经过了精心设计。当用户提供参考图片时，系统不仅会分析图片的视觉内容，还会理解图片中各个元素的空间关系和属性特征。这种深层理解能力让系统能够从参考图片中提取合适的特征，并将其适配到目标图像的特定位置。

六、应用前景与未来可能

DreamOmni3所展示的技术能力预示着图像编辑领域的一场变革。这种基于涂鸦的交互方式有可能彻底改变普通用户与图像编辑工具的关系，让专业级的图像处理变得人人可及。

在教育领域，这项技术可能会成为创意教学的有力工具。学生们可以通过简单的涂鸦和描述来创造各种图像内容，无论是历史课上重现古代场景，还是生物课上展示微观世界，都能通过这种直观的方式实现。老师也可以使用这个工具快速制作教学素材，提高课堂的视觉吸引力。

在商业应用方面，这项技术可能会让小企业和个人创作者受益匪浅。以前需要聘请专业设计师才能完成的产品宣传图、社交媒体素材等，现在可能只需要简单的涂鸦和描述就能生成。这种低门槛的创作方式可能会催生新的创意产业生态。

在个人娱乐方面，这项技术可能会让图像编辑变成一种新的休闲活动。人们可以轻松地对自己的照片进行各种创意改造，或者完全从零开始创作艺术作品。这种创作过程的趣味性和即时性可能会吸引更多人参与到数字艺术创作中来。

当然，这项技术的普及也可能带来一些挑战。随着图像编辑变得越来越容易，如何确保生成内容的真实性和原创性将成为需要考虑的问题。此外，如何在简化操作的同时保持专业级的编辑精度，也是未来发展中需要平衡的重要方面。

说到底，DreamOmni3代表的不仅仅是一项技术突破，更是人机交互理念的重要进步。它证明了AI系统完全有可能理解人类最自然、最直观的表达方式。当我们能够通过简单的涂鸦和日常语言与AI进行创意协作时，技术的界限似乎就此消失了。这种突破让我们看到了一个更加美好的未来：技术不再是创意的障碍，而是创意的放大器。随着这类技术的不断成熟，我们每个人都有可能成为数字世界的艺术家，用最简单的方式表达最复杂的创意想法。有兴趣深入了解这项技术的读者，可以通过arXiv:2512.22525v1这个编号查询完整的研究论文。

Q&A

Q1：DreamOmni3的涂鸦编辑是怎么工作的？

A：DreamOmni3通过一种叫"联合输入"的方法工作。用户在图片上画圆圈或方框标记要编辑的位置，系统同时分析原始图片和带涂鸦的图片，通过相同的位置编码确保准确理解用户意图。就像给AI展示"这是原图，这是我想改的地方"，AI能精确理解并完成编辑。

Q2：这个技术比传统图像编辑软件有什么优势？

A：主要优势是极大降低了使用门槛。传统软件需要掌握复杂操作，而DreamOmni3只需要画个圈加简单描述就行。另外它能同时处理多个编辑区域，用不同颜色区分，比传统的蒙版编辑更直观。最重要的是它能理解自然语言指令，不需要专业术语。

Q3：DreamOmni3的编辑质量怎么样？

A：在测试中，DreamOmni3在人工评估中达到57.5%的成功率，已经接近商业AI产品水平，明显超过其他开源模型。虽然还不是100%完美，但考虑到操作的简单性，这个质量水平已经足够实用。而且失败情况多数是因为用户指令过于模糊造成的。