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

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”。

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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。

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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。

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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

更多图片编辑效果点击这里

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

点击查看

下载有疑问看下这里

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