这项由字节跳动智能创作团队牟冲、孙奇超、吴衍泽等研究人员完成的最新研究发表于2025年10月，论文编号为arXiv:2510.08485v1。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。这项研究首次实现了用一个统一模型同时处理图像和视频编辑任务，并且能够真正理解人类的自然语言编辑指令。

想象一下这样的场景：你对着电脑说"把这张照片里的鸭子换成黄色的橡皮鸭玩具"，或者"让这段视频变成雪天的场景"，电脑就能准确无误地完成这些编辑任务。这听起来像科幻电影里的情节，但字节跳动的研究团队刚刚让这个梦想变成了现实。

传统的图像和视频编辑就像两个不同的手艺活——画家需要一套工具，木匠需要另一套工具。即使是专业的AI编辑工具，通常也需要分别训练不同的模型来处理图像和视频，这就好比请两个不同的师傅来做本来可以由一个全能师傅完成的工作。更麻烦的是，现有的编辑工具往往需要用户具备一定的专业知识，比如知道如何精确描述想要的效果，或者需要手动指定编辑区域。

字节跳动的研究团队发现了一个关键问题：现有的多模态大语言模型虽然在理解图像和文本方面表现出色，但在与扩散模型结合进行实际编辑时，往往效果不尽如人意。这就像一个很懂艺术的评论家，虽然能准确描述画作的优劣，但让他亲自动手画画时却力不从心。

研究团队的核心创新在于找到了让多模态大语言模型与扩散生成模型完美合作的方法。他们开发的InstructX系统就像一个既懂艺术又会实际操作的全能大师。这个系统的独特之处在于，它不仅能理解用户用自然语言表达的编辑需求，还能将这种理解准确转化为具体的编辑操作。

更令人惊喜的是，研究团队发现了一个有趣的现象：当模型在大量图像编辑数据上训练后，它竟然自动获得了视频编辑的能力，这就像一个学会了画静物画的画家，不知不觉中也掌握了画动画的技巧。这个发现不仅解决了高质量视频编辑数据稀缺的问题，还为统一处理图像和视频编辑提供了新的思路。

一、让AI真正理解你的想法：多模态理解的新突破

要让计算机真正理解人类的编辑意图，就像教一个外星人理解地球上的艺术创作一样困难。传统的方法通常是给计算机看大量的例子，然后让它学习其中的模式。但这种方法有个根本问题：计算机学会的往往是死记硬背，而不是真正的理解。

字节跳动团队采用的方法更像是培养一个真正懂艺术的助手。他们使用了名为QWen2.5-VL-3B的多模态大语言模型作为"理解模块"，这个模型就像一个既能看懂图像又能理解语言的智能助手。当你说"把这只鸭子换成黄色的橡皮鸭玩具"时，这个模型不仅能识别出图片中的鸭子在哪里，还能理解"黄色橡皮鸭玩具"意味着什么样的外观特征。

但仅仅理解还不够，还需要将这种理解转化为实际的编辑操作。研究团队设计了一套精巧的"翻译"机制，使用可学习的查询向量（learnable queries）作为桥梁，将语言理解转化为图像生成指令。这个过程就像一个翻译官，能够将抽象的想法转换成具体的操作步骤。

在具体实现上，研究团队发现了几个关键的设计选择。他们比较了不同的架构方案，最终发现让多模态大语言模型直接参与编辑过程，而不是仅仅作为特征提取器使用，效果要好得多。这就像让一个懂艺术的人直接指导创作，而不是让他只负责看画然后由不懂艺术的人来动手。

为了更好地区分图像和视频的不同特点，研究团队为图像输入设计了256个查询向量，为视频输入设计了512个查询向量。这种设计就像为不同类型的工作准备不同数量的工具，确保每种任务都能得到合适的支持。

二、从图像到视频：一个模型的双重技能

最令人意外的发现是，当模型在图像编辑任务上训练充分后，它自动获得了处理视频的能力。这个现象就像一个学会了修理汽车的技师，突然发现自己也能修理飞机一样神奇。

研究团队通过大量实验证实了这个现象。他们发现，当模型学会了如何在静态图像中进行风格转换、目标替换、背景修改等操作后，这些技能可以自然地延伸到视频处理中。比如说，模型学会了如何将照片中的人物变成卡通风格，那么它也能将视频中的人物逐帧转换成卡通风格，并保持时间上的连贯性。

这种能力的出现并非偶然。图像和视频在本质上存在相通之处——视频可以理解为连续的图像序列。当模型掌握了在单张图像上进行精确编辑的技能后，它学会了理解视觉元素的语义关系、空间位置和风格特征。这些理解可以很自然地应用到视频的每一帧中。

为了充分利用这种跨模态的学习能力，研究团队设计了混合训练策略。他们将图像和视频数据混合使用，让模型同时学习两种媒体的编辑技巧。在训练过程中，模型有60%的时间处理视频数据，40%的时间处理图像数据。这种配比就像让学生同时练习不同但相关的技能，最终掌握更加全面的能力。

更重要的是，这种方法有效解决了视频编辑训练数据稀缺的问题。高质量的视频编辑数据往往需要大量的人工标注和处理，成本高昂且效率低下。但图像编辑数据相对容易获得，质量也更容易保证。通过利用图像数据来增强视频编辑能力，研究团队找到了一条既经济又有效的技术路径。

三、三阶段训练：从理解到精通的完整过程

要培养一个既能理解指令又能完美执行编辑的AI系统，研究团队设计了一个三阶段的训练过程，就像培养一个艺术家从入门到精通的完整历程。

第一阶段可以理解为"学基础"。在这个阶段，系统主要学习如何将自然语言描述转化为编辑操作。这就像教一个学生理解"把苹果画成红色"这句话的含义，并知道应该如何动笔。在技术层面，研究团队只训练可学习查询向量、多模态大语言模型中的LoRA参数，以及连接两个模块的MLP连接器。这个阶段结束后，模型获得了基本的编辑能力，但生成的结果往往与原始图像的一致性不够好。

第二阶段是"学协调"。由于第一阶段的模型主要依赖语言描述进行编辑，往往忽略了原始视觉内容的细节信息。为了解决这个问题，研究团队在第二阶段引入了VAE编码器提取的视觉特征，让模型能够更好地保持编辑结果与原始内容的一致性。同时，这个阶段开始使用混合的图像和视频数据进行训练，让模型学会统一处理两种不同的媒体类型。这就像让艺术家学会在创作新作品时参考原作的基本结构和风格。

第三阶段是"精益求精"。虽然经过前两个阶段的训练，模型已经具备了强大的编辑能力，但研究团队发现生成的结果有时会出现"油腻"或"塑料质感"的问题。这主要是因为训练数据中包含了一些质量不够高的样本。为了解决这个问题，研究团队精心挑选了一小部分高质量的训练数据，对模型进行精细调优。这个过程就像请经验丰富的老师傅对学徒的作品进行最后的指导和完善。

在整个训练过程中，研究团队使用了流匹配（flow matching）作为训练目标。这种方法相比传统的扩散模型训练更加稳定和高效，能够更好地保证生成结果的质量。

四、性能评估：全面超越现有方法

为了验证InstructX的实际效果，研究团队进行了全面的性能评估，就像给新培养的艺术家举办一场综合性的技能大赛。

在图像编辑方面，研究团队使用了两个权威的评估基准：ImgEdit-Bench和GEdit-Bench。这些基准就像标准化的考试，包含了各种类型的编辑任务，从简单的颜色调整到复杂的目标替换。评估结果显示，InstructX在大多数任务上都超越了现有的开源方法，在整体评分上达到了3.85分（满分5分），明显高于其他开源竞争者。

特别值得注意的是，在一些需要精确理解和细致操作的任务上，InstructX表现尤为出色。比如在"从一堆蔬菜中移除西兰花"这样的复杂任务中，许多现有方法要么无法准确识别目标，要么在移除过程中破坏了周围的内容。而InstructX能够精确识别并移除目标，同时保持背景的完整性。

在视频编辑方面，由于缺乏现成的权威评估基准，研究团队专门构建了一个新的评估数据集VIE-Bench，包含140个高质量的编辑实例，涵盖8个不同的编辑类别。这个数据集就像为视频编辑能力专门设计的考试题库。

评估结果令人印象深刻。InstructX在风格转换、混合编辑、基于参考图像的编辑等任务上都达到了最高分，甚至在某些指标上可以与商业级的闭源解决方案（如Runway、Pika等）相媲美。这意味着一个开源的解决方案达到了商业产品的性能水平，这在AI领域是相当罕见的成就。

研究团队还进行了用户研究，邀请30位专业的图像和视频创作者对不同方法的编辑结果进行评分。用户研究的结果进一步验证了InstructX的优越性，特别是在指令遵循准确性和编辑结果的自然度方面。

五、技术细节的精妙设计

InstructX的成功不仅在于其创新的整体架构，更在于许多精妙的技术细节设计。这些设计就像一座精密机械中的每个齿轮，看似微小但对整体性能至关重要。

在架构选择方面，研究团队通过详细的对比实验验证了他们的设计选择。他们比较了四种不同的架构方案：纯扩散模型方法、基于QFormer的方法、基于MetaQuery的方法，以及他们提出的方法。实验结果清楚地表明，让多模态大语言模型直接参与编辑过程，而不是仅仅作为特征提取器，能够显著提升性能。

特别有趣的是，研究团队发现使用简单的两层MLP作为连接器，效果反而比复杂的大型连接器更好。这个发现颠覆了"越复杂越好"的传统观念，说明在合适的架构设计下，简单的组件也能发挥巨大作用。这就像发现有时候用简单的工具反而能做出更精美的工艺品。

在处理图像和视频的差异方面，研究团队的设计也很巧妙。对于视频输入，他们专门采样13帧作为多模态大语言模型的输入，这个数量既能保证模型理解视频的时序信息，又不会造成计算负担过重。同时，他们为图像和视频设计了不同数量的查询向量，这种差异化设计能够更好地适应两种媒体的不同特性。

在训练数据的构建方面，研究团队开发了一套完整的视频编辑数据合成流水线。这个流水线能够自动生成高质量的编辑样本对，包括添加、移除、替换、风格转换等多种类型的编辑。这就像建立了一个自动化的工厂，能够源源不断地生产出训练AI所需的"教材"。

六、实际应用和未来展望

InstructX的意义远远超出了技术层面的突破，它为整个内容创作行业带来了新的可能性。在实际应用中，这项技术就像给每个人都配备了一个专业的视频编辑助手。

对于普通用户来说，InstructX让复杂的图像和视频编辑变得触手可得。过去需要专业软件和技能才能完成的编辑任务，现在只需要用自然语言描述想要的效果即可。比如一个旅行博主想要将雨天拍摄的视频改成晴天效果，只需要说"把天气改成晴天"，系统就能自动完成这个复杂的编辑过程。

对于专业创作者来说，这项技术能够大大提升工作效率。传统的视频编辑往往需要逐帧处理，耗时耗力。而InstructX能够理解高级的编辑意图，自动完成繁琐的具体操作。这就像从手工制作升级到了机器辅助生产，创作者可以将更多精力投入到创意构思上。

在教育领域，这项技术也有广阔的应用前景。教师可以轻松制作生动的教学视频，比如将历史事件的静态图片转换成动态场景，或者为科学实验添加特殊效果。学生也可以用这个工具来制作更有趣的课业展示。

在商业应用方面，InstructX为广告制作、产品展示、社交媒体内容创作等领域提供了新的工具。企业可以快速制作个性化的宣传材料，而不需要雇佣专业的视频制作团队。

当然，这项技术也面临一些挑战和限制。目前InstructX受到预训练视频扩散模型的分辨率限制，还无法处理超高分辨率的视频编辑。此外，虽然图像数据能够激发视频编辑能力，但这还不是一个完全的解决方案，仍然需要一定量的高质量视频训练数据。

展望未来，研究团队表示将继续优化模型的性能，特别是在处理高分辨率内容和复杂编辑任务方面。他们也在探索如何将这项技术与其他AI能力结合，比如3D场景理解、音频处理等，以创造更加全面的内容创作解决方案。

说到底，InstructX代表的不仅仅是一项技术突破，更是人工智能向着真正理解和服务人类创意需求迈出的重要一步。它让我们看到了一个未来的可能：在这个未来中，技术不是创意的障碍，而是创意的放大器。每个人都可以轻松地将想象转化为现实，创作变得更加民主化和普及化。

这项研究还为AI领域提供了重要的理论启示：跨模态学习的潜力远比我们想象的更大，简单的架构设计往往比复杂的方案更有效，而高质量的数据仍然是训练优秀AI模型的关键。随着技术的不断完善和应用的深入，我们有理由相信，类似InstructX这样的工具将会彻底改变我们创作和分享内容的方式。

Q&A

Q1：InstructX是什么？它的主要功能是什么？

A：InstructX是字节跳动开发的AI编辑系统，它的核心能力是通过自然语言指令同时处理图像和视频编辑任务。用户只需用普通话描述想要的编辑效果，比如"把鸭子换成黄色橡皮鸭"或"让视频变成雪天场景"，系统就能自动完成相应的编辑操作。

Q2：InstructX与现有的图像视频编辑工具有什么区别？

A：传统编辑工具通常需要分别使用不同软件处理图像和视频，且需要专业技能。InstructX的突破在于用一个统一模型处理两种媒体类型，并且能理解自然语言指令，让普通用户无需专业知识就能完成复杂编辑。更神奇的是，它通过图像训练就自动获得了视频编辑能力。

Q3：普通用户如何使用InstructX？有什么技术要求？

A：目前InstructX还处于研究阶段，普通用户暂时无法直接使用。不过根据论文展示的效果，未来的应用应该会非常简单——用户只需要上传图片或视频，然后用自然语言描述想要的编辑效果即可。技术门槛将会很低，就像现在使用智能手机拍照一样简单。