一键部署阶跃星辰 Step1X-Edit模型_人工智能平台 PAI(PAI)-阿里云帮助中心

Step1X-Edit是阶跃星辰推出的先进开源图像编辑模型，致力于提升编辑精度和图像保真度。通过整合多模态语言技术与扩散图像解码器，该模型在多种编辑任务中展现出卓越性能，能够满足专业图像编辑的需求。PAI已全面支持该模型，您可以在PAI-Model Gallery中轻松进行一键部署和调用。

模型简介

阶跃星辰正式发布并开源了图像编辑大模型Step1X-Edit。该模型结合了多模态大型语言模型（MLLM）与扩散图像解码器（DiT），在图像编辑领域实现了显著的性能提升。Step1X-Edit的总参数量达到19B，具备高精度的编辑能力和图像保真度，在技术上展现出多方面的优势：

语义精准解析：模型能够精确理解用户的编辑指令，并进行语义层面的解析，从而确保编辑结果符合用户的意图。
身份一致性保持：在进行编辑时，模型能够保持图像中的身份一致性，确保主体特征不受影响。
高精度区域级控制：支持对图像特定区域进行精确控制和编辑，实现细粒度的图像修改。
丰富的任务支持：支持多达11类高频图像编辑任务类型，包括文字替换、风格迁移等，满足用户在多样化图像编辑中的广泛需求。
卓越的性能表现：在最新的图像编辑基准GEdit-Bench中，Step1X-Edit在语义一致性、图像质量和综合得分三项指标上均表现优异，展现了其在图像编辑领域的领先地位。

更多关于Step1X-Edit信息，请参见stepfun-ai/Step1X-Edit。

运行环境要求

部署阶跃星辰 Step1X-Edit模型，建议使用显存容量为48GB或以上的卡型。

模型部署

进入Model Gallery页面。
1. 登录PAI控制台。
2. 在顶部左上角根据实际情况选择地域。
3. 在左侧导航栏选择工作空间列表，单击指定工作空间名称，进入对应工作空间。
4. 在左侧导航栏选择快速开始 > Model Gallery。
在Model Gallery页面右侧的模型列表中，搜索阶跃星辰 Step1X-Edit，并单击该模型卡片，进入模型详情页面。
单击右上角部署，配置推理服务名称以及部署使用的资源信息，即可将模型部署到EAS推理服务平台。

模型调用

已部署的阶跃星辰 Step1X-Edit模型支持Web应用和API调用两种方式：

Web应用

在模型服务详情页单击右上角查看WEB应用，进入WebUI页面。

上传图片和输入Prompt之后，单击Generate，即可生图。

daf55879bf7aeed0c1695928c5452aa9

API调用

在模型服务详情页单击查看调用信息，即可获取服务地址和Token信息。

通过以下Python示例代码即可实现API调用：

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": "<您图片的Base64编码>"
    }
)
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!")

注：代码中EAS_URL和EAS_TOKEN的值需替换为已获取的服务地址和Token。