从 Image-to-LoRA 到 In-Context Edit-阿里云开发者社区

从 Image-to-LoRA 到 In-Context Edit

2026-01-12 363

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简介： 阿里发布Qwen-Image-Edit-2511-ICEdit-LoRA模型，通过上下文内编辑技术，利用“编辑前后图像对”实现图像编辑能力迁移。该模型仅需少量样本即可训练，支持风格、光照、表情等复杂编辑，并可拓展至图像分割等视觉任务，未来将持续优化与应用探索。

前段时间，我们发布了 Qwen-Image 的 Image-to-LoRA 模型（https://modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/Qwen-Image-i2L），它可以直接将图片数据转化为 LoRA 模型，从而生成相似的图像。

在发布这个模型之后，我们一直在思考能否将这样的能力赋予图像编辑模型。很遗憾，我们没能训练出图像编辑模型的 Image-to-LoRA 模型，但我们用上下文内编辑（In-Context Edit）技术路线实现了类似的功能，并发布了新的模型（https://modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Edit-2511-ICEdit-LoRA）。本文将介绍我们我们如何为新发布的 Qwen-Image-Edit-2511 实现这样的功能。

图像编辑的 LoRA 模型能做什么？

从图像生成到图像编辑，LoRA 模型的作用发生了变化。在图像生成中，我们可以用 LoRA 控制生成图像的风格等，而在图像编辑中，LoRA 则通常被用于特定的“图到图转换”。

例如模型 dx8152/Qwen-Edit-2509-Light-Migration（https://modelscope.cn/models/dx8152/Qwen-Edit-2509-Light-Migration）可以为图像重新打光。

通常，这些 LoRA 实现的编辑能力是文本很难精确描述的，例如在上述例子中，光线从什么方向射入，光线的色调如何，光线有多明亮等，自然语言难以事无巨细地描述清楚图像编辑的每一个细节。但当我们给出“编辑前后的图像对”作为样例时，图像编辑的过程就变得一目了然。图像编辑的 LoRA 模型正是通过“编辑前后的图像对”训练出的，模型通过这样的训练数据理解图像编辑需求，并把这种“图到图转换”应用到新的图像上。

为什么无法实现图像编辑的 Image-to-LoRA 模型？

准确地说，图像编辑的 Image-to-LoRA 模型实际上是 Image-Pair-to-LoRA。例如在下面修改人物表情的例子中，我们的 Image-Pair-to-LoRA 模型需要输入第一行的两张图片，理解这一转换是“让人物开怀大笑”并输出一个 LoRA 模型。然后，我们将这一 LoRA 模型用于新的图像编辑，输入第三张图，让图中的老人也开怀大笑，输出第四张图。

编辑前

编辑后

编辑前

编辑后

如果我们用“编辑前后的图像对”来训练 Image-Pair-to-LoRA 模型，则会导致模型倾向于生成编辑后的图像，而不是关注两张图的变化。所以我们必须使用四张图的训练数据来训练模型，严苛的数据格式导致我们很难大规模地构造训练数据集，我们东拼西凑了一个包含 3 万个样本的数据集。这样匮乏的数据量让 Image-Pair-to-LoRA 模型变得不可能。

如何激活模型的上下文内编辑（In-Context Edit）？

既然 Image-Pair-to-LoRA 模型无法实现，我们考虑使用其他技术路线的研究成果实现类似的功能。注意到整个过程实际可以认为是一个多图输入的编辑过程，即输入给模型图1、图2、图3，模型把图1到图2的变化应用到图3，生成图4。而最近发布的 Qwen-Image-Edit-2511 模型恰好是一个多图编辑模型，我们可以直接利用模型的多图编辑能力实现这样的上下文内编辑（In-Context Edit）。上下文内编辑是我们一直在探索的另一项技术，此时与 Image-to-LoRA 的能力发生了交汇。

我们训练并开源了这样一个模型（https://modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Edit-2511-ICEdit-LoRA），模型结构是普通的 LoRA，它可以激活 Qwen-Image-Edit-2511 的上下文内编辑能力。只需要给出图像编辑的样例，模型就可以自行理解并编辑新的图像。最重要的是，这样的模型结构由于继承了编辑模型自身的多图编辑能力，以较少的数据（3 万个样本）就可以训练完成。我们用另一种方式实现了与 Image-Pair-to-LoRA 模型类似的功能。