UniPic
UniPic 是由 Skywork 开源的多模态 AI 模型系列，专注于图像编辑、生成和理解三大能力。它通过统一的框架，将图像处理的不同任务整合在一起，让用户可以用一个模型完成多种操作。
该系列目前包含三个版本。UniPic-3 是最新版本，定位为开源 SOTA（当前最优）多图像编辑模型，支持 1 到 6 张图像的输入，既能进行单图精细编辑，也能将多张图像合成为一张新图。它采用了 CM + DMD 蒸馏技术，推理仅需 8 步，速度比传统方法快 12.5 倍。UniPic-2 在文生图和细粒度图像编辑方面表现出色，UniPic-1 则是 15 亿参数的自回归统一模型，兼顾视觉理解和图像生成。
UniPic 适合多种用户群体：设计师可以用它快速完成图像合成和编辑；研究人员可以基于开源代码探索多模态模型；开发者可以将其集成到应用中实现智能化图像处理功能；普通用户也能通过它体验 AI 带来的便捷图像创作。
其核心优势在于统一的多模态架构、高效的推理速度，以及开源可商用的 MIT 许可证，为图像处理领域提供了一个灵活且高性能的解决方案。
使用场景
小李是一名电商公司的平面设计师，负责为新品运动鞋制作产品详情页的展示素材。他需要将产品从白底棚拍图处理成多角度展示图，并合成到真实生活场景中，用于营造“穿上它去运动”的氛围感。
没有 UniPic 时
- 手动用 Photoshop 逐张调整产品角度、光影和透视，耗时约 2-3 小时才能完成一组 4 张不同角度的展示图
- 将产品图合成到场景图中需要复杂的蒙版、图层叠加和边缘融合操作，一不小心就会留下明显的拼接痕迹
- 每次修改产品细节或场景背景都要重新调整所有图层，无法快速迭代多个版本供客户选择
- 团队没有专业三维建模人员，无法低成本生成产品的“真实场景穿戴图”
- 多种工具切换使用（PS、AI、Midjourney），输出风格难以统一，后期需要大量统一色调的工作
使用 UniPic 后
- 只需输入 1 张白底产品图 + 1 张参考场景图 + 文字指令“将这双鞋放置在跑步者的脚上，背景为清晨公园”，UniPic 自动完成角度匹配、光影融合和场景合成，15 分钟内生成 4 张高质量场景图
- 多图像编辑功能支持同时处理 1-6 张输入，自动保持产品细节一致性和场景透视准确性
- 8 步推理 + 12.5 倍加速的优化使得批量生成多个版本成为可能，小李可以在一个下午产出 10+ 个不同场景的方案
- 内置的图像理解和编辑能力消除了手动 PS 的繁琐流程，设计师无需精通图层蒙版等专业技术
- 统一的多模态框架确保生成结果的风格一致性，避免了多工具混用带来的色调不统一问题
UniPic 将多图像编辑的门槛从专业设计软件操作经验降低到自然语言描述，让电商设计师能够快速产出原本需要专业团队才能完成的高质量场景素材。
运行环境要求
- 未说明
未说明
未说明
快速开始
Skywork-UniPic
用于图像编辑、生成和理解的多模态统一模型
📝 概述
欢迎访问 Skywork-UniPic 仓库！
本仓库托管了 UniPic 统一多模态系列的模型权重和官方实现，包含三种不同的建模范式：
UniPic-3 (README) — 🔥 开源 SOTA 多图像编辑模型。用于单图像编辑和多图像合成的统一框架。支持 1-6 张输入图像，灵活的分辨率支持。通过 CM + DMD 蒸馏实现 8 步推理，速度提升 12.5 倍。
UniPic-2(README) — 基于高效架构的 SD3.5M-Kontext 和 MetaQuery 变体，采用扩散后训练技术，在文本到图像生成、细粒度图像编辑和多模态推理方面提供卓越性能。
UniPic-1(README) — 15 亿参数的统一自回归建模，实现视觉理解和生成的联合建模，使单个 Transformer（变换器）能够同时处理感知和合成任务。
🔥 最新动态
| 日期 | 更新内容 |
|---|---|
| 2026-01-09 | 发布 UniPic-3 — 🔥 开源 SOTA 多图像编辑模型。支持单图和多图编辑，1-6 张输入，8 步推理 / 12.5 倍加速    |
| 2025-08-13 | 发布 UniPic-2 — 基于扩散后训练的统一模型权重  |
| 2025-07-30 | 发布 UniPic-1 — 从零开始的自回归统一建模  |
✨ 核心特性
- 🎨 文本到图像生成 — 从自然语言提示合成高保真图像。
- 🛠 图像编辑 — 无缝的修复、扩展和对象操作。
- 🖼 图像理解 — 强大的视觉任务感知能力。
- ⚡ 高效架构 — 兼顾精度和部署性能优化。
📜 许可证
本项目采用 MIT 许可证 — 详见 LICENSE 文件。
常见问题
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