NextStep-1 在 UnicBench 上的评测结果 #16
Description
作者您好，
我们近期在图像编辑领域提出了一个 10M 规模的高质量图像编辑数据集 UnicEdit-10M，以及一个更全面、更系统的评测基准——UnicBench。 UnicBench 覆盖 Basic Edit 与 Complex Edit（空间变化、组合编辑、事实推理等）多类任务，并设计了更细粒度的评测指标体系，以更真实地反映模型在复杂编辑场景下的能力。
在 UnicBench 上，我们对 NextStep-1 进行了系统评测。结果表明：
NextStep-1 在推理准确性（Reasoning Accuracy）相关指标上表现尤为突出，展现了其在复杂编辑任务中的强大理解与推理能力。
此外，UnicEdit-10M 数据集目前正在进行最后的检查与逐步开源过程中，后续也非常期待 NextStep-1 能基于该数据集开展进一步的训练或评测探索，进一步提升其在真实编辑场景下的表现。
欢迎交流与合作，也非常感谢您为社区提供如此具有代表性的开源图像编辑模型。
相关链接如下：
- 📄 UnicEdit-10M 论文（arXiv）：https://arxiv.org/pdf/2512.02790
- 💻 UnicBench 代码仓库：https://github.com/WeChatCV/UnicBench
- 📊 UnicBench 测试集（Hugging Face）：https://huggingface.co/datasets/xiaotanhua/UnicBench