أدوبي تطلق مساعد ذكاء اصطناعي ثوري لتحرير الصور بدقة احترافية

تختبر شركة أدوبي نظامًا مبتكرًا يعتمد على وكلاء الذكاء الاصطناعي بهدف الارتقاء بتحرير الصور إلى مستوى احترافي ودقيق. يكمن جوهر هذا النظام في قدرته على اختيار أدوات التعديل المثلى لكل مهمة، ومقارنة النتائج باستخدام مقاييس رقمية صارمة بدلًا من الاكتفاء بالتقييم البصري.

يُعرف هذا النظام باسم “EditAgent”، وهو نتاج تعاون بحثي بين مؤسسة أدوبي البحثية Adobe Research وجامعة كاليفورنيا في سان دييجو، وتم الكشف عنه في ورقة بحثية نُشرت بتاريخ الأول من نوفمبر 2026.

يعتمد EditAgent على تقسيم طلبات تحرير الصور المعقدة إلى خطوات فرعية قابلة للإدارة، ثم يختار الأدوات المتخصصة لتنفيذ كل خطوة بكفاءة. تشمل هذه المهام تحسين حدة الصور، التدوير، التكبير، وضبط الإضاءة والألوان.

يتجاوز EditAgent القيود التي تواجه وكلاء الذكاء الاصطناعي التقليديين، والذين غالبًا ما يلجأون إلى تكرار المحاولات بنفس الأدوات عند الفشل دون تغيير منهجية المعالجة. أظهرت الاختبارات التي شملت 600 عملية تحرير، وقيمها خمسة خبراء، أن نموذج التحرير العام Flux-2-Klein-9B فشل في إنتاج نتائج مقبولة في 42.7% من الحالات. في المقابل، نجحت الأدوات المتخصصة في معالجة حوالي ثلثي هذه الإخفاقات، لا سيما في مهام تحسين الحدة والتدوير والتكبير.

كما كشفت النتائج عن تفوق إنشاء نسخ متعددة معدلة بالتوازي على تحسين صورة واحدة تدريجيًا، حيث فضّل المحترفون النسخ المتعددة التي تم إنشاؤها من الصورة الأصلية في 78.5% من المقارنات.

يستخدم EditAgent نموذجًا لغويًا عاديًا لمقارنة نتائج التعديلات، ولكنه يعزز هذا النموذج ببيانات تحقق شاملة. تتضمن هذه البيانات صورًا مكبرة للمناطق التي تم تعديلها، وخرائط توضح مواقع التغييرات، وإحصاءات رقمية لقياس مستويات السطوع والألوان. تساعد هذه المعلومات النموذج على اكتشاف الأخطاء الدقيقة التي قد لا تكون واضحة عند النظر إلى الصورة كاملة، مثل زيادة التعريض الضوئي أو الانحراف عن درجات الألوان المطلوبة.

في اختبارات شملت سبعة نماذج لغوية، أثبتت جميعها تفوقها على نماذج التقييم المتخصصة بعد تزويدها ببيانات التحقق. حقق نموذج Qwen3.8-27B معدل نجاح بلغ 81.3% في تحديد الصور التي اعتبرها المحترفون قابلة للاستخدام، متفوقًا على نموذج التقييم المتخصص EditScore-72B الذي حقق 74.8%.

يقوم النظام أيضًا بفحص تأثير التعديلات اللاحقة على الخطوات السابقة، وذلك لمنع إلغاء التغييرات التي طلبها المستخدم عن طريق الخطأ، مثل إزالة تأثير الزجاج المصنفر عند زيادة إضاءة صورة نافذة.

أظهرت الاختبارات أن EditAgent قد حسّن أداء نموذجي التحرير مفتوحي المصدر Qwen-Image-Edit-2511 و Flux-2-Klein-9B عبر ثلاثة معايير اختبار، كما تفوق على سبعة وكلاء ذكاء اصطناعي آخرين. في اختبار EdiVal، تجاوز إصدار Qwen المحسّن بعض النماذج التجارية مثل Seedream 4.0 و GPT-Image-1.5 خلال الجولة الثالثة من التحرير.

تتطلب هذه القدرات المتقدمة موارد حوسبة مرتفعة، حيث يحتاج النظام إلى طاقة معالجة تعادل حوالي عشرة أضعاف ما يحتاجه محرر صور واحد، ويعتمد أداؤه بشكل كبير على الأدوات المتخصصة المتاحة له.

تستفيد أدوبي من هذا النظام أيضًا في إنتاج بيانات تدريب عالية الجودة، حيث أنتج EditAgent حوالي 26 ألف مثال بعد الاحتفاظ بالنتائج التي اجتازت عمليات التحقق. أظهرت نماذج التحرير التي تم تدريبها على هذه البيانات تحسنًا ملحوظًا في أدائها عبر معايير الاختبار الثلاثة، بينما أدت البيانات التي أنتجها نموذج FLUX مباشرةً إلى تراجع في الأداء.

تكتسب هذه الأبحاث أهمية خاصة بعد أن قامت أدوبي بدمج وكلاء الذكاء الاصطناعي في برامجها الشهيرة Photoshop و Premiere وتطبيقات Creative Cloud الأخرى في يونيو الماضي، ضمن إصدار تجريبي يتيح للمستخدمين وصف التعديلات المطلوبة وترك تنفيذها للوكيل الذكي.