TVEdit 是一個圖像編輯項目，目標是解決「只靠文字講意思，或者只靠拖點講位置」都不夠準的問題。以往文字指令較易表達語意，但難控制空間；點拖軌跡可以指位置，卻容易令語意變得含糊，所以作者把兩者合併成 Text-Vision Co-Instructed Image Editing。
這項目的做法是用一個文本與視覺指令配對資料集來訓練，資料超過 23K 筆，來源與動態影片有關。再配合 TV-Edit 框架，把拖曳或點選等視覺指令轉成更有語意的控制表示，然後接到預訓練編輯骨幹上，例如 Qwen-Image-Edit。
它能同時處理「想改成什麼」與「要改到哪裡」，而不是只偏重其中一邊。作者另外建立了 TV-Edit-Bench，專門看語意忠實度、空間對齊同畫面一致性，這比一般只看最終效果的做法更能反映模型有沒有真正聽懂指令。
先載入 Qwen-Image-Edit，再配 TV-Edit 權重，之後在 Gradio 介面上上傳圖片、畫出軌跡、輸入文字指令，再調 CFG 同步數生成結果。若有加速 LoRA，步數可以大幅減少，適合想快速試驗互動式編輯的人。
- 結合文字語意與點拖軌跡，令空間控制更細
- 用 23K+ 配對資料補足跨模態指令訓練
- TV-Edit-Bench 同時看語意、位置、畫面一致性
- 目前已提供推理程式、模型權重同網頁示範
- 適合做互動式圖片編輯、研究評測或模型整合