DesignEdit是由来自微软亚洲研究院和北京大学的研究人员共同开发的一个AI图像编辑框架，引入了设计领域的图层概念，采用多层潜在分解和融合的技术，实现了无需额外训练即可进行精确的空间感知图像编辑和处理。通过关键掩码自注意力机制和伪影抑制方案，DesignEdit能够灵活处理图像中的各个对象，并执行诸如移动、调整大小、移除等复杂操作。

DesignEdit的工作原理基于两个核心子任务的结合：多层潜在分解（Multi-Layered Latent Decomposition）和多层潜在融合（Multi-Layered Latent Fusion）。

整个编辑过程是免训练的，意味着不需要针对特定任务进行额外的训练或微调。DesignEdit利用先进的深度学习模型，如GPT-4V，来辅助生成精确的编辑指令和布局安排，从而实现高效、准确的图像编辑。

DesignEdit – 微软等开源的AI图像分层处理编辑框架 第1张
（图片来源网络，侵删）
DesignEdit – 微软等开源的AI图像分层处理编辑框架 第2张
（图片来源网络，侵删）