SkyJM-Edit 重磅开源｜让图像编辑裁判模型"看懂指令再打分"，效果刷新公开榜单

SkyJM-Edit, based on Qwen3.5, dynamically generates weighted scoring rubrics before evaluation. It outperforms existing specialized reward models on three image editing benchmarks and is available in 4B and 9B versions. 魔魔搭ModelScope社区

Yesterday 3393 words (about 14 min) View Source →

魔搭ModelScope社区 2026-07-01 17:57 浙江

!Image 1

SkyJM-Edit 是一款基于 Qwen3.5 的指令式图像编辑裁判模型，创新性地为每条指令动态生成含权重与分级标准的评分细则后再打分，在三大公开基准上全面领先现有专用奖励模型，已开源 4B 和 9B 版本。

SkyJM-Edit(RubricRM-Edit)是一款面向指令式图像编辑（Instruction-based Image Editing）的生成式裁判模型，该模型基于 Qwen3.5训练。模型在推理过程中会针对每条编辑指令动态生成一份评分 Rubric，该Rubric包含指令对齐、源图保留、视觉质量等维度，同时模型会针对Rubric的评测维度和权重输出逐维度的分数和最终的加权分数结果。

在 MMRB2 / EditReward-ERB / EditScore-ERB 三个公开图像编辑评估基准上，SkyJM-Edit-9B 全面领先现有专用奖励模型（EditReward-7B、EditScore-7B），并在 EditScore-ERB 各细分指标上接近甚至超过 Gemini 3.1 Pro。

🔥关键数字一图速览

模型 MMRB2 EditReward-ERB（Avg）EditScore-ERB（Avg） EditReward-7B 67.2 38.4 78.3 EditScore-7B 55.6 28.8 61.9 Gemini 3.1 Pro（闭源 MLLM）74.9 45.0 81.6 SkyJM-Edit-4B（Ours）73.2 45.5 85.5 SkyJM-Edit-9B（Ours）75.4 46.4 85.6

> 在 EditScore-ERB 上，SkyJM-Edit-9B Avg = 85.6，比最强闭源 MLLM 评审 Gemini 3.1 Pro（81.6）高 4.0 分；比专用奖励模型 EditReward-7B（78.3）高 7.3 分。 *

开源地址：

* modelscope：

* https://www.modelscope.cn/models/SKYLENAGE/SkyJM-Edit-4B

* https://www.modelscope.cn/models/SKYLENAGE/SkyJM-Edit-9B

* github：https://github.com/SKYLENAGE-AI/SKYLENAGE-JUDGER 01

为什么图像编辑特别需要"动态 Rubric"？

图像编辑天然是一个多目标博弈问题：

指令遵从（Prompt Following）：改的是不是指令要的东西；

源图保留（Consistency）：没让改的部分有没有被误改；

视觉质量（Overall Quality）：编辑后的图还能不能看。

不同指令对这三个目标的权重是不一样的：

* "把背景换成沙滩" →背景编辑权重大、主体保留权重大；

* "给人物加一顶红帽子" →指令对齐 / 物体添加权重大、面部不被误改的保留权重大；

* "把这张图改成水墨风" →风格迁移权重大、像素级保留反而要适当让位；

* "把广告牌上的文字改为'限时五折'" →文字渲染权重最大，字体走样属于难以容忍的错误。

现有专用奖励模型主要有两类：

* 判别式标量奖励（如 EditReward）：在 20 万+ 编辑偏好对上训练，拟合得到一个"好坏分数"，但没法说清"好在哪、差在哪"；

* 生成式打分器（如 EditScore）：用 MLLM 给出更高保真度的评分，但不指定每条指令的具体 Rubric 与权重。

SkyJM-Edit 的核心思路：让奖励模型对每条编辑指令"自己写一份评分量规再打分"，把指令遵从、源图保留、视觉质量、风格迁移、文字编辑等该不该评、按多大权重评，从隐式经验变成显式输出。 * 02

动态 Rubric 范式：从"标量分"到"可解释偏好"

!Image 2

模型一次前向推理依次产出：

Task Intent Analysis ：对编辑指令的意图分析（要改什么 / 不能动什么 / 风格基调）；

评估维度 + 权重：个维度与权重（满足）；

每个维度的分级标准（0–4 分对应什么样的编辑结果）；

对两张候选编辑结果逐项打分；

加权聚合得分：

模型输出的最终偏好结果是通过比较 S(I_A)与 S(I_B)的大小获得的。所有结果都是结构化的分数，可以详细查看模型的打分逻辑，你能看到模型在"指令对齐"上给了多少权重，又在"源图保留"上扣了多少分。 03

训练数据：覆盖 12 大类 30 子类

> 编辑数据本身就比纯文生图更"破碎"：物体增删、颜色改变、背景切换、文字改版、风格转换、推理类编辑……每种子任务的评估重点完全不同。

训练数据统计

指标数值总样本对 30,695 SFT / RL 拆分 15,695 / 15,000 一级 / 二级类目数 12 / 30 平均标签数 1.4 多标签样本占比 31.8% 平均 Rubric 维度数 3.2 A / B 偏好比 55.7 / 44.3

数据来源

* EditReward-Data：基于EditReward公开的 200K+ 编辑偏好对子集筛取；

* 不做合成补充：EditReward-Data 在编辑指令类目上本就相对均衡，我们直接基于其分布构造 Rubric 训练对，避免合成噪声引入额外偏置。

Rubric 轨迹合成：用人类偏好锚定teacher模型

为了既有结构化的 Rubric 轨迹、又不被teacher模型的偏好偏置污染，我们采用标签条件下的轨迹合成：

* teacher模型：Gemini 3.1 Pro；

* 合成时把人类偏好标签 y_j 一并喂给teacher模型，让它输出"任务意图分析 + 维度 & 权重 + 分级标准 + 逐维打分"五段式轨迹；

* 结构化校验：维度齐全、分数在 [0,4]、权重和 = 100%；

* 方向一致性校验：如果teacher模型轨迹的加权总分与人类偏好方向矛盾，整条样本丢弃。

teacher模型不再是"独立的偏好标注员"，而是把人类偏好翻译成结构化 Rubric 的编排器。

编辑任务下 Rubric 关注什么？

把teacher模型生成的维度按语义聚合，可以看到编辑任务上 Rubric 天然覆盖了三大组：

* 指令 & 编辑（Instruction & Edit）：Instruction Alignment、Object Edit、Text Editing、Attribute Edit；

* 保留（Preservation）：Source Preservation（占比 20.9%，最高）、Subject Preservation；

* 场景融合 & 质量（Scene Integration / Quality & Realism）：Background Edit、Visual Integration、Spatial Placement、Quality & Artifacts、Realism、Style Transfer。

Source Preservation维度占比最高（20.9%），这与"编辑必须不误伤无关内容"的常识完全一致，该结果是模型是在没有人类硬编码维度的前提下自己学到的。 04

两阶段训练：SFT 立"范式"，GRPO 校"刻度"

Stage 1：Rubric Trajectory SFT — 学会"先写细则再打分"

输入 (source image, edit instruction, image_A, image_B)，目标轨迹是teacher模型合成的完整结构化 Rubric。模型要同时掌握：

* 拆解编辑意图（改什么 / 不能动什么）；

* 选择合适的维度并给出权重；

* 为每个维度写出 0–4 分的分级标准；

* 输出逐维打分并给出最终偏好。

Stage 2：维度级 GRPO — 让"维度上的偏好"也对齐

只判断最终偏好的奖励信号过于稀疏：两个 trajectory 哪怕维度打分一塌糊涂，只要最后选对了 A/B，最终奖励都是一样的。因此我们把奖励下沉到维度级。

为了让 rollout 的维度能与参考 trajectory 一一对应，我们在训练时固定 Rubric 部分（推理阶段仍由模型端到端生成 Rubric）：

* 真值分差和预测分差定义：，

* 方向因子 \phi_i ：如果则令 \phi_i = 1 ,如果并且则令,如果则令；

* 幅度因子；

* 总奖励：。

上述公式这意味着不同的情况给予不同程度的惩罚，这种方案优先考虑方向是否正确，然后再奖励对分数差异的精确逼近。 05

实验结果

!Image 3

> PF = Prompt Following，C = Consistency，O = Overall Quality；K=2/3/4 是 EditReward-ERB 的 K-way 偏好预测设置。

亮点：

* 9B 模型在 MMRB2（75.4）、EditReward-ERB Avg（46.4）、EditScore-ERB Avg（85.6）三项都登顶，全面领先现有专用奖励模型；

* MMRB2 上 SkyJM-Edit-9B（75.4）超过了 Gemini 3.1 Pro（74.9）和 Qwen3.5-397B-A17B（73.7）；

* 在 EditScore-ERB 上，SkyJM-Edit 把 PF / C / O 三项指标同时拉高：4B 拿下 PF 88.7（最高）、O 88.9（最高），9B 拿下 C 79.7（最高），证明动态 Rubric 真的在同时平衡指令遵从、源图保留与视觉质量，而不是只优化某一个；

* SkyJM-Edit-4B 已经全面超越所有同级 baseline，甚至在 K=3、PF、O 这几个细分指标上反超 9B，说明小模型 + Rubric 范式能把容量花得很高效。

两阶段消融：SFT 立范式，RL 稳定再上一台阶

配置 MMRB2 EditReward-ERB EditScore-ERB Qwen3.5-4B（base）64.7 37.1 72.2 + SFT 71.5 ↑6.8 43.6 ↑6.5 83.3 ↑11.1 + RL 73.2 ↑1.7 45.5 ↑1.9 85.5 ↑2.2 Qwen3.5-9B（base）64.4 37.4 72.0 + SFT 73.8 ↑9.4 45.0 ↑7.6 85.1 ↑13.1 + RL 75.4 ↑1.6 46.4 ↑1.4 85.6 ↑0.5

> Rubric SFT 阶段贡献了绝大部分性能提升，这进一步说明：让模型学会"先写细则再打分"这件事本身，比只用偏好标签做监督更关键。维度级 GRPO 在此基础上对刻度进行校准。

Label-only vs Rubric-based SFT

我们把 Rubric 轨迹换成只用偏好标签的标准 SFT，结果显示：在 4B / 9B 两个 backbone 上，去掉 Rubric 监督会让 MMRB2 下降 2.3–4.6 分、EditReward-ERB 下降 4.2 分。实验结果表明收益不是来自"看了更多数据"，而是来自"学会了 Rubric 这套评估范式"。 06

可解释性 Case：教学海报的"逐维点评"

> Editing Instruction：为幼儿园教室制作一张以玩具飞机为主体的彩色教学海报，顶部加标题"Let's Learn About Airplanes!"，左侧加事实"Airplanes travel high in the sky and can go really fast!"，右侧加安全提示"Always fasten your seatbelt when flying!"，底部加粗体写"Can you name the colors of this plane?"。

模型对这条指令自动生成的 Rubric 与逐维打分（节选）：

* Text Accuracy & Placement (40%)：A 与 B 四段文字均存在、拼写正确、位置正确，底部均为粗体 → A 4/4，B 4/4

* Thematic Style & Aesthetics (30%)：A 用云朵、放射状背景、卡通元素，更符合幼儿园海报风格；B 蓝天背景但整体风格偏一般 → A 4/4，B 3/4

* Content Preservation (30%)：A 完美保留主体玩具飞机；B 在飞机上加了错误的"Black"标注，破坏了原图完整性 → A 4/4，B 2/4

加权总分：A = 4.00，B = 3.10 → 偏好 A。

这就是 Rubric 范式在编辑任务上的价值：你不再被动接受"A 比 B 好 0.9 分"，而是看到模型究竟用什么权重在评估什么，"文字准确性"权重最大（40%），"风格"和"原图保留"各 30%。 07

本地部署

环境安装： git clone https://github.com/SKYLENAGE-AI/SKYLENAGE-JUDGER cd SKYLENAGE-JUDGER uv venv .venv --python 3.11 source .venv/bin/activate uv pip install -r requirements.txt # For vllm backend uv pip install "vllm>=0.19.0"

模型下载： modelscope download --model SSKYLENAGE/SkyJM-Edit-4B --local_dir SKYLENAGE/SkyJM-Edit-4B 图像编辑推理脚本（4B模型）： # Image editing evaluation with 4B model python run_inference.py \ --judge SkyJM-Edit-4B \ --model-path SKYLENAGE/SkyJM-Edit-4B \ --backend transformers \ --input edit_data.json \ --output result.jsonl

点击阅读原文，即可跳转模型合集~ *

👇点击关注ModelScope公众号获取

更多技术信息~ 阅读原文