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PAI-Model Gallery 云上一键部署阶跃星辰新模型 Step1X-Edit

  • 2025-04-28
    浙江
  • 本文字数:1598 字

    阅读完需:约 5 分钟

4 月 27 日,阶跃星辰正式发布并开源图像编辑大模型 Step1X-Edit(https://github.com/stepfun-ai/Step1X-Edit),性能达到开源 SOTA。Step1X-Edit 模型总参数量为 19B,实现 MLLM 与 DiT 的深度融合,在编辑精度与图像保真度上实现大幅提升,具备语义精准解析、身份一致性保持、高精度区域级控制三项关键能力;支持文字替换、风格迁移等 11 类高频图像编辑任务类型。在最新发布的图像编辑基准 GEdit-Bench 中,Step1X-Edit 在语义一致性、图像质量与综合得分三项指标上全面领先现有开源模型,比肩 GPT-4o 与 Gemini 2.0 Flash。


官方建议使用具有 80GB 显存的 GPU 以获得更好的生成质量,对于这样算力需求较强的模型,十分适合在云端进行部署使用。


阿里云 PAI-Model Gallery 已同步接入支持该模型,提供企业级部署方案:

✅ 零代码一键部署

✅ 自动适配云资源

✅ 开箱即用 API

✅ 全流程运维托管


PAI-Model Gallery 简介

Model Gallery 是阿里云人工智能平台 PAI 的产品组件,它集成了国内外 AI 开源社区中优质的预训练模型,涵盖了 LLM、AIGC、CV、NLP 等各个领域。通过 PAI 对这些模型的适配,用户可以以零代码方式实现从训练到部署再到推理的全过程,简化了模型的开发流程,为开发者和企业用户带来了更快、更高效、更便捷的 AI 开发和应用体验。


PAI-Model Gallery 访问地址:https://pai.console.aliyun.com/#/quick-start/models


云上一键部署方案

⬇️ 立即体验⬇️


在 Model Gallery 模型广场找到 Step1X-Edit 模型,或通过链接直达该模型:https://pai.console.aliyun.com/?regionId=cn-beijing&workspaceId=111968#/quick-start/models/Step1X-Edit/intro


在模型详情页右上角点击「部署」,选择计算资源,即可一键完成模型的云上部署。




该模型提供 2 种使用方式:WEB 应用、API 调用。


  1. WEB 应用


部署好的模型点击「查看 WEB 应用」,即可进入 WebUI 页面,通过上传图片和输入 prompt,即可生图





  1. API 调用


部署好的模型点击「调用信息」,即可查看模型服务的 Endpoint 和 Token,通过以下代码即可实现 API 调用



import requestsimport 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, "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!")
复制代码

联系我们

欢迎各位小伙伴持续关注使用 PAI-Model Gallery,平台会不断上线 SOTA 模型,如果您有任何模型需求,也可以联系我们。您可通过钉钉扫描下方二维码(或搜索钉钉群号 79680024618),加入 PAI-Model Gallery 用户交流群。



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