无需专业软件操作，也不用学习复杂指令，只需用鼠标随意画几个图形，再配上几句简单描述，就能完成专业级图片编辑——这种以往只存在于科幻电影中的场景，如今已成为现实。由中国科学技术大学、字节跳动与香港科技大学联合研发的智能图片编辑系统DreamOmni3，正以突破性的人机交互方式，重新定义图像处理的可能性。
传统图像编辑工具的痛点在于“表达鸿沟”：用户既难以用精确的坐标参数描述修改位置，又无法通过文字完整传递视觉意图。研究团队从人类日常交流习惯中获取灵感，发现“指指点点+简单说明”是最自然的沟通方式。基于此，他们开发出这套能理解涂鸦意图的智能系统——用户只需在图片上圈出目标区域，输入“把沙发换成蓝色”“给天空加朵云”等口语化指令，系统就能精准识别并执行操作。
该系统的核心技术在于“联合输入”机制。不同于传统AI使用黑白掩码标记编辑区域，DreamOmni3会同时分析原始图片与带涂鸦的图片，通过为两张图片的对应像素分配相同编码，确保系统既能看清修改范围，又能参考原始图像细节。这种设计使系统在处理多区域编辑时表现尤为出色，例如可同时修改照片中人物的发型、服装颜色和背景元素，且各区域互不干扰。
在功能维度上，研究团队构建了四大核心应用场景。基础编辑模式下，用户通过涂鸦圈选区域并输入文字指令，即可实现局部换色、物体替换等操作；多模态编辑则支持上传参考图片，系统能自动提取参考图中的视觉特征并应用到目标区域；图像融合功能可实现“物品移植”，例如将A照片中的花瓶无缝嵌入B照片的桌面；简笔画编辑更显创意——即使画出潦草的动物轮廓，系统也能生成符合画面风格的逼真图像。
除了编辑现有图片，该系统还具备从零生成图像的能力。用户可在空白画布上绘制简单图形作为布局提示，再输入“生成雪山日出”等描述，系统即能自动填充细节；多模态生成模式允许同时上传参考图和涂鸦草图，实现更复杂的创意组合；简笔画生成功能则专为非专业用户设计，任意线条都能被转化为专业级绘画作品。
在技术实现层面，研究团队构建了专门的数据生成流程。他们基于现有图像数据集，通过算法自动识别物体轮廓并添加人工涂鸦标记，模拟出30种不同风格的圈选轨迹，确保系统能理解各种不规则涂鸦。训练过程中，系统不仅学习视觉内容匹配，还深入解析物体间的空间关系与属性特征，这种多维理解能力使其能精准提取参考图中的有效信息。
实证测试显示，DreamOmni3在涂鸦编辑任务中达到57.5%的人工评估成功率，超越多数开源模型并接近商业产品水平；图像生成任务成功率达53.49%，失败案例多源于用户指令模糊或涂鸦过于抽象。特别值得注意的是，联合输入机制在编辑任务中效果显著，这得益于原始像素信息为系统提供了关键参考。
这项技术正在催生全新的应用生态。在教育领域，教师可通过涂鸦快速制作历史场景重现、生物结构解析等教学素材；商业场景中，中小商家能自主生成产品宣传图，无需依赖专业设计师；个人用户则可轻松实现照片创意改造，甚至将天马行空的想象转化为视觉作品。随着系统持续优化，图像编辑的门槛将进一步降低，创意表达的边界持续拓展。
Q&A
问：DreamOmni3如何实现多区域同步编辑？答：系统采用联合输入机制，同时分析原始图片与带涂鸦的图片，通过为对应像素分配相同编码建立精准映射关系。这种设计使系统能清晰识别多个编辑区域，例如可同时修改照片中人物的眼镜款式、背景建筑颜色和地面阴影效果，各区域修改互不影响。
问：与传统图像编辑软件相比，该系统的核心优势是什么？答：主要突破在于交互方式的革命性简化。传统工具需要掌握图层、蒙版等专业概念，而DreamOmni3通过涂鸦圈选+自然语言指令即可完成操作，使用门槛降低90%以上。测试显示，普通用户经过5分钟演示即可掌握基础功能，且系统能理解“把天空调亮些”“让花朵更鲜艳”等模糊描述。
问：生成图像的质量如何保障？答：系统采用渐进式训练策略，先通过海量数据学习基础视觉规律，再针对涂鸦交互特性进行专项优化。在生成任务中，系统会同时参考涂鸦布局、文字描述和潜在风格特征，通过多维度信息融合提升输出质量。实际测试中，83%的用户认为生成图像达到“可用级别”，其中37%的案例达到“专业水准”。
