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我开发了UniWorld V2，这是一款下一代人工智能图像编辑模型，能够理解区域、文本和上下文——所有这些都在一个连贯的工作流程中实现。
与典型的扩散编辑器不同，UniWorld V2能够进行精确的区域编辑，整合强化学习反馈（Edit-R1），并将文本视为一种原生视觉元素，而不仅仅是纹理。
主要特点：
• 区域感知编辑 – 可以遮罩任何区域，应用提示；照明和全局一致性保持不变。
• 强化学习增强的准确性（UniWorld-R1） – 基于多模态大语言模型的奖励模型提高了意图对齐和编辑质量（超越了GPT-Image-1、Nano Banana和Gemini）。
• 多轮编辑一致性 – 编辑 → 重新编辑 → 精细调整，无风格漂移。
• 高级排版编辑 – 在保留字体、间距和透视的同时插入或替换文本。
• 精确对象控制 – 通过明确的指令移动、添加、删除或替换对象。
使用案例：
广告和社交资产本地化
产品和用户界面迭代
教育/学习与发展内容
编辑和新闻视觉内容
电子商务和创作者工作流程
[访问链接](https://www.uniworldv2.com/?i=d1d5k)
UniWorld V2结合了区域感知控制、强化学习精度和高级排版，为人工智能驱动的图像编辑工具设定了新的基准。
非常希望听到HN社区的反馈——特别是在可用性、编辑稳定性和强化学习反馈设计方面。
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