UltraEdit

UltraEdit是一个大规模的图像编辑数据集,包含约400万份编辑样本,自动生成,基于指令的图像编辑。它通过利用大型语言模型(LLMs)的创造力和人类评估员的上下文编辑示例,提供了一个系统化的方法来生产大规模和高质量的图像编辑样本。UltraEdit的主要优点包括:1) 它通过利用大型语言模型的创造力和人类评估员的上下文编辑示例,提供了更广泛的编辑指令;2) 其数据源基于真实图像,包括照片和艺术作品,提供了更大的多样性和减少了偏见;3) 它还支持基于区域的编辑,通过高质量、自动生成的区域注释得到增强。

需求人群:

"UltraEdit数据集适用于图像编辑领域的研究人员和开发者,尤其是那些专注于基于指令的图像编辑技术的人。它为开发和训练先进的图像编辑模型提供了丰富的资源,帮助提高模型在理解和执行复杂编辑任务方面的能力。"

使用场景示例:

在天空中添加UFO

在天空中添加月亮

添加樱花

为她穿上装饰有白色花卉刺绣的紫色短款婚纱

给她戴上酋长的头饰

产品特色:

提供大规模、高质量的图像编辑样本

利用大型语言模型和人类评估员的上下文编辑示例

基于真实图像的数据源,增加多样性和减少偏见

支持基于区域的编辑,增强了自动生成的区域注释

在MagicBrush和Emu-Edit基准测试中刷新记录

通过实验和分析,确认了真实图像锚点和基于区域的编辑数据的重要性

使用教程:

1. 访问UltraEdit官方网站以获取数据集

2. 根据研究或开发需求选择合适的图像编辑样本

3. 使用数据集中的样本训练或测试图像编辑模型

4. 利用模型生成的编辑结果进行定性评估

5. 根据MagicBrush或Emu-Edit等基准测试评估模型性能

6. 根据评估结果优化模型参数和算法

7. 将训练好的模型应用于实际的图像编辑任务中

浏览量:96

打开站点

类似产品

精准图像编辑,一站式满足多任务需求

Emu Edit是一款多任务图像编辑模型,通过识别和生成任务完成精准图像编辑,并在此领域内取得了最新的技术突破。Emu Edit的架构针对多任务学习进行了优化,并在众多任务上进行训练,包括基于区域的编辑、自由形式的编辑以及检测和分割等计算机视觉任务。除此之外,为了更有效地处理这多种任务,我们引入了学习到的任务嵌入概念,用于指导生成过程以正确执行编辑指令。我们的模型经过多任务训练和使用学习到的任务嵌入都能显著提升准确执行编辑指令的能力。 Emu Edit还支持对未见任务的快速适应,通过任务倒转实现少样本学习。在这个过程中,我们保持模型权重不变,仅更新任务嵌入来适应新任务。我们的实验证明,Emu Edit能够迅速适应新任务,如超分辨率、轮廓检测等。这使得在标注样本有限或计算预算有限的情况下,使用Emu Edit进行任务倒转特别有优势。 为了支持对基于指令的图像编辑模型的严格且有根据的评估,我们还收集并公开发布了一个新的基准数据集,其中包含七种不同的图像编辑任务:背景修改(background)、综合图像变化(global)、风格修改(style)、对象移除(remove)、对象添加(add)、局部修改(local)以及颜色/纹理修改(texture)。此外,为了与Emu Edit进行正确比较,我们还分享了Emu Edit在数据集上的生成结果。 Emu Edit 2023 Meta保留所有版权

© 2025     AIbase    备案号:闽ICP备08105208号-14

隐私政策

用户协议

意见反馈 网站地图