为任何图像编辑器解锁迭代推理能力

                               
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EditThinker是一个能让图片编辑工具“越改越好”的智能项目，就像给图片编辑配了个“会思考的小助手”，核心是通过“反复检查、优化要求、重新编辑”的循环，让图片编辑结果更符合我们的需求，以下是项目关键信息的详细总结：


## 一、项目核心目标
解决普通图片编辑工具的“小缺点”——平时用工具按要求改图，常出现改得不够好的情况（比如让画里的小船变灯塔，结果灯塔尺寸不对）。EditThinker要让编辑工具像人一样“边改边想”，一步步优化，直到改出满意的图片。


## 二、核心工作原理：“边想边改”循环
就像我们画画改错题一样，分三步反复做，直到达标：
1. **第一次编辑**：先给图片编辑工具发原始要求（比如“把右边的帆船换成灯塔”）和原图，工具先改出一张图；
2. **检查与优化**：把改好的图交给EditThinker（这个“小助手”），它会做三件事：
   - 打分：给这次编辑打个分（比如尺寸不对就低分）；
   - 找问题：说明哪里没改好（比如“灯塔尺寸太小了”）；
   - 改要求：把原始要求优化得更明确（比如加上“灯塔要和原来帆船差不多大”）；
3. **反复优化**：如果分数没达标，就用优化后的新要求，让编辑工具再改一次，然后重复“检查-优化”步骤，直到分数合格，得到满意的图片。


## 三、项目关键成果
1. **让现有编辑工具变厉害**：给3个常用图片编辑工具（FLUX.1 Kontext、OmniGen2、Qwen-Image-Edit）加了EditThinker后，在4个图片编辑测试标准（ImgEdit-Bench、GEdit-Bench等）里，编辑效果都明显变好，比如有的工具改图合格率从50%左右提升到70%以上；
2. **专门的训练数据**：为了让EditThinker会“思考”，团队做了一个叫“ThinkEdit-140K”的数据集，里面有大量改图案例，还用“强化学习”（就像练技能一样，做得好给奖励，让它越来越会优化）训练EditThinker。


## 四、项目进度与计划
1. **已完成**：2025年12月8日发布了项目相关的研究论文，还展示了改图过程的动画演示，能直观看到“反复优化”的效果；
2. **即将做**：计划一周内公开项目的代码、训练好的模型（比如EditThinker-8B）和ThinkEdit-140K数据集，让更多人能用到这个“改图小助手”。


## 五、其他重要信息
如果有研究者或开发者想用这个项目的成果做研究，需要按照项目提供的“引用格式”，标注这个项目的贡献（就像写作文引用资料要注明出处一样）。