Bria AI 开源 Fibo 2.0:80 亿参数图像模型,生成与修改第一次合二为一
Bria AI 开源的 Fibo 2.0,是一个 80 亿参数的图像模型。这一代最值得关注的一点是:生成图片和修改图片,第一次由同一个模型完成。
以前的常见做法是两个模型搭班——一个负责画、一个负责改,衔接处最容易掉链子。
这里用的是它的 Edit Turbo 版本:把原本要走几十步的过程“蒸馏”到 4 步,专门为改图优化,换来的是快。
在 Artificial Analysis 的图像编辑榜单上,2026 年 10 月 20 日它排在开源权重模型第一名。这个榜的意义不在于“第一”两个字,而在于所有模型用同一套题目、同等条件横向跑出来的对比。
核心信息速览
| 项目 | 信息 |
|---|---|
| 模型 | Fibo 2.0 |
| 开发方 | Bria AI |
| 参数量 | 80 亿 |
| 本次版本 | Edit Turbo |
| 特点 | 生成与修改由同一个模型完成;蒸馏到 4 步 |
| 榜单表现 | Artificial Analysis 图像编辑榜,2026 年 10 月 20 日开源权重模型第一名 |
| 硬件实测 | 16G 显存家用显卡,改一张约 1000 像素图,三十多秒 |
| 许可 | 非商用许可;商用需与 Bria 签署单独商业协议 |

https://artificialanalysis.ai/zh/image/leaderboard/editing?open-weights=true
特点一:改属性,其他部分纹丝不动
这是它最核心的本事,也是它跟其他改图工具拉开差距的地方。
颜色、材质、天气、季节、背景、光线、风格——这类“东西还是那个东西,只是某个属性变了”的编辑,它做得特别干净。
把白鞋改成哑光黑,鞋型、鞋带、磨损痕迹全在,只有颜色变了;
把夏天改成雪景,屋顶和草坪盖上雪,房子的结构一点没跑。
为什么它能这么稳?因为它内部用的不是“一句话描述一张图”,而是一套叫 VGL 的结构化描述:一张图的物体、背景、光线、构图、材质、拍摄特征是分开记录、分开控制的。
你说“改鞋的颜色”,它动的就是颜色那一项,其他项保持原样。官方把这叫解耦控制——不会出现你让它换背景、结果连产品款式也跟着变了这种事。
配图建议: 同一张图改光线前后对比,突出“只有光变了,其他都没变”。
特点二:加东西、去东西,光影自己接上
给猫戴一顶派对帽、给照片里的人加副圆框眼镜、空墙上挂一幅画,或者反过来把画面里某个人物、某个物件抹掉。
难的地方不在“画出来”,在于画完之后要像本来就在:
帽子得压在耳朵的正确位置;
眼镜得有鼻梁上的投影;
挂画得跟墙面的光向一致。
这类它对得挺准。我用“给猫戴一顶红色的派对帽”实测,帽子的透视、亮片材质、和耳朵的接触关系都是合理的。
特点三:拿画笔圈出来说“只改这一块”
叫遮罩。你在照片上涂一块区域,AI 只重画涂过的地方,其他地方一律不动。
想只换掉一件上衣、只处理一面墙、只改画面里某一个包,这是最可控的方式——比用文字描述“把那个包改个颜色”精确得多,因为它不用猜你说的是哪个。
特点四:把一张图的东西搬进另一张图
这是 Fibo 2.0 这一代的新能力,也最容易被低估。
你可以同时喂好几张图,然后说“把第二张里的裙子穿到第一张的人身上”——它会换装,顺便把光线、褶皱、身体姿态都调对,而不是简单贴图。官方示例集里就有一张专门的多参考换装。
放到实际用途上:
把自家产品放进场景图;
给人试不同的衣服;
把宠物放进家里照片……
都是这一类。这个包的界面能装 4 张图:一张底图 + 三张参考图。
配图建议: 狗 + 猫两张参考图 + 草坪底图 → 合成结果,三张并排最有说服力。
特点五:快,而且家用显卡跑得动
蒸馏版走 4 步,不需要几十次迭代。
在一块 16G 显存的家用显卡上(不是顶级卡),改一张 1000 像素左右的图实测三十多秒。
显存比这小也能跑。工具启动时会自己量一下显卡,装不下就自动改用内存来补,慢一点但照样出图,不会像很多同类软件那样直接报错退出。
特点六:照片不出你的电脑
这可能是最被低估的一条。
整个过程在你自己的机器上完成,照片不上传到任何地方:
不需要注册账号;
没有“本月还剩几次”这种额度;
也不需要向任何服务商交一张照片;
第一次运行联网把模型取回来,之后断网也能用。
对要处理证件照、家人照片、还没发布的产品图的人来说,这不是锦上添花,是前提条件。
界面:把能力变成能用的东西
打开就是一个工作台。
中间是照片;
左边一排现成的例子——点一下,图片和那句话都自动填好,直接能跑;
下面是输入框,中文英文都认。
跑的时候进度是真的:现在第几步、已经用了多久、大概还要多久。改完可以一键前后对比,之前跑过的都在运行历史里,能翻回去。
成品自动存到本地输出文件夹,文件名跟着你的原图走:
改
edit_dog.jpg,成品叫edit_dog_123456.png;改十张不互相覆盖,也不用你自己起名。
想更细地控制,还有一个节点画布界面,把每一步拆开摆给你看。普通用法不需要碰它。
两个提示词技巧,让它改得更准
同样是“把猫放到沙发上”,多写半句,效果差很多。这两条是我自己反复试出来的,比任何参数调节都管用。
一、放东西进去时,给一个可度量的参照
模型默认会按参考图里主体的“气场”来决定它多大——你说“把猫放上去”,它可能放一只占满客厅的猫。
加一句“高度不超过椅背”“比狗小得多”,尺寸立刻对了,而且原本的画面(长椅、围栏、树)也能保住。
二、想保住原样,就在指令里点名它
“其他部分不要动”太空,不如直接说“保持长椅、围栏和树不变”。
点名具体物体,比笼统要求有效得多。
至于很绕的复杂指令,换成英文说法或者直接用现成示例,会更稳——这个模型是按英文指令训练的。
谁适合用它
需要经常改图、又对“照片要传到别人服务器上”这件事不舒服的人:
拍完产品想出几张不同背景的方案;
想给自己和宠物做点有意思的照片;
做设计要出几个方向对比;
以及单纯不想把家人照片交出去的人。
它把“可控”这件事做到了开源模型里目前很高的一档,而且跑在你自己的机器上。
⚠️ 最后提醒一句许可
这个模型的权重是非商用许可:
个人学习、自己玩、内部评测都没问题;
但用于商业场景(电商产品图、给客户交付、上线的运营素材)按许可要求需要先与 Bria 签署单独的商业协议。
下面是一些编辑效果展示
整合包说明
1 最低8G英伟达就可以运行
2 这个模型的图片编辑能力确实超级强
3 我在官方的示例代码的基础上进行了深度的二次开发
4 人气高就会继续开发


















试了下,比Qwen image编辑好用,4070super 12g编辑一张图差不多3分钟左右,而且控制的很好,我觉得有继续做下去的可行性
这个可是开源的图片编辑模型中排名第一啊
还没上传完?夸克盘里是空的呢
好了