/ Модель

Характеристики

Размер весов
75,3 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Библиотека
diffusers
Опубликована
4 янв 2026

Fibo-Edit

Преобразование изображенийИзображение, текст → изображение3 профессии

FIBO-Edit от Bria AI — модель на 8 млрд параметров для управляемого редактирования изображений по структурированным JSON-инструкциям и маскам.

987скачиваний за 30 дней74лайкавеса обновлены5 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

FIBO-Edit — модель редактирования изображений от Bria AI на основе семейства FIBO. Она принимает исходное изображение и структурированные инструкции в формате JSON на основе Visual GenAI Language (VGL), а также может использовать маску для точечного изменения области. Модель рассчитана на управляемые и повторяемые правки: например, изменение освещения, композиции, стиля или отдельных объектов с сохранением остальной сцены.

Модель имеет 8 млрд параметров и запускается через библиотеку Diffusers. README описывает обновлённые веса с улучшенной согласованностью идентичности и качеством деталей, а также вариант локальной подготовки JSON-инструкций; в локальном режиме редактирование с маской не поддерживается. Репозиторий доступен для некоммерческого использования по лицензии, указанной в карточке; коммерческое применение предлагается через отдельную лицензию Bria AI.

Сценарии применения

  • изменение цвета или внешнего вида объекта на фотографии
  • локальная правка выбранной области изображения по маске
  • изменение освещения, композиции или стиля изображения
  • подготовка повторяемых правок изображений для производственного процесса

Ограничения

В локальном режиме подготовки инструкций не поддерживается редактирование по маске. Для коммерческого использования требуется отдельная лицензия Bria AI; открытые веса предназначены для некоммерческого использования.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face
import torch
from diffusers import BriaFiboEditPipeline
from PIL import Image
from src.edit_promptify import get_prompt

# Generate structured JSON using API mode
image = Image.open("photo.jpg")
mask_image = Image.open("mask.jpg").convert("L")
edit_json = get_prompt(image=image, instruction="make it look vintage", mask_image=mask_image)

# Use with Fibo Edit
pipe = BriaFiboEditPipeline.from_pretrained(
    "briaai/Fibo-Edit",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
)
pipe.to("cuda")

result = pipe(
    image=image,
    mask=mask,
    prompt=edit_json,
    num_inference_steps=50,
    guidance_scale=5
).images[0]

result.save("edited.png")
import torch
from diffusers import BriaFiboEditPipeline
from PIL import Image
from src.edit_promptify import get_prompt

# Generate structured JSON using API mode
image = Image.open("photo.jpg")
edit_json = get_prompt(image, "make it look vintage")

# Use with Fibo Edit
pipe = BriaFiboEditPipeline.from_pretrained(
    "briaai/Fibo-Edit",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
)
pipe.to("cuda")

result = pipe(
    image=image,
    prompt=edit_json,
    num_inference_steps=50,
    guidance_scale=5
).images[0]

result.save("edited.png")
import torch
from diffusers import BriaFiboEditPipeline
from PIL import Image
from src.edit_promptify import get_prompt

# Generate structured JSON using local VLM
image = Image.open("photo.jpg")
edit_json = get_prompt(
    image=image,
    instruction="make it look vintage",
    vlm_mode="local",
    model="briaai/FIBO-edit-prompt-to-JSON"
)

# Use with Fibo Edit
pipe = BriaFiboEditPipeline.from_pretrained(
    "briaai/Fibo-Edit",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
)
pipe.to("cuda")

result = pipe(
    image=image,
    prompt=edit_json,
    num_inference_steps=50,
    guidance_scale=5
).images[0]

result.save("edited.png")
# API mode (default)
python src/example_edit.py --images photo.jpg --instructions "change the car color to green"

# Local VLM mode
python src/example_edit.py --vlm-mode local --vlm-model briaai/FIBO-edit-prompt-to-JSON \
    --images photo.jpg --instructions "change the car color to green"

More Examples

Or explicitly specify

edit_json = get_prompt( image=image, instruction="your edit instruction", vlm_mode="api", model="gemini/gemini-2.5-flash" )

Citation

@article{gutflaish2025generating,
  title={Generating an Image From 1,000 Words: Enhancing Text-to-Image With Structured Captions},
  author={Gutflaish, Eyal and Kachlon, Eliran and Zisman, Hezi and Hacham, Tal and Sarid, Nimrod and Visheratin, Alexander and Huberman, Saar and Davidi, Gal and Bukchin, Guy and Goldberg, Kfir and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2511.06876},
  year={2025}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · diffusers

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов
1bee4ae

0 моделей