概要
NP-Editは、画像編集モデルの学習において画像編集ペアデータが不要な画期的な手法を提案する、ICLR 2026で発表された研究の非公式実装です。
本リポジトリは、Z-Image (6B) やInternVL3-14Bといったオープンソースコンポーネントを用いて、論文の手法を再現可能にしています。
拡散モデルを直接数ステップの編集モデルに微調整し、VLM（Vision-Language Model）からのフィードバックと分布マッチング損失を活用することで、高品質な画像編集を実現します。
ローカル画像編集や自由形式の参照画像に基づく編集が可能で、AI研究者や画像生成・編集モデルの開発者、特にペアデータの問題に直面している機械学習エンジニアを想定しています。
互換性・特徴
- GPU必須
- Linux
- Python
- CLI
- HuggingFace
- Weights & Biases
基本情報
| ライセンス | MIT |
| Stars | 11 |
| カテゴリ | 画像生成 |
| アクティビティ | low |