ACEdit：非对称条件实现稳定多轮图像编辑

2026年10月16日，arXiv Computer Vision 刊出由 Sara Dorfman 等作者提交的论文，提出多轮图像编辑稳定训练方法 ACEdit。报道称，多轮图像编辑会因分布偏移累积而不稳定，ACEdit 的训练方案旨在解决这一问题。其核心做法是训练时让编辑器处理自己前几轮的输出（Self-Forcing），并由教师编辑器提供蒸馏信号；同时采用非对称条件化：学生模型基于自身输出顺序编辑，教师模型始终锚定原始干净图像并接收复合编辑指令。实验显示，长多轮序列中的质量退化明显减少，同时保持编辑质量和指令遵循能力。目前报道未提及该方法的适用对象、收费或额度、地域及发布时间等限制。

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