SEED-Data-Edit Technical Report: A Hybrid Dataset for Instructional Image Editing

📄 arXiv: 2405.04007v1 📥 PDF

作者: Yuying Ge, Sijie Zhao, Chen Li, Yixiao Ge, Ying Shan

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-07

备注: Technical Report; Dataset released in https://huggingface.co/datasets/AILab-CVC/SEED-Data-Edit

🔗 代码/项目: HUGGINGFACE

💡 一句话要点

SEED-Data-Edit：一个用于指令式图像编辑的混合数据集，提升图像操作的灵活性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 指令式图像编辑 混合数据集 多模态大语言模型 数据驱动 图像操作

📋 核心要点

  1. 现有图像编辑方法难以捕捉用户复杂意图，缺乏真实场景数据，限制了实际应用。
  2. SEED-Data-Edit通过混合自动化生成、真实场景收集和人工标注数据，构建全面数据集。
  3. 微调后的多模态大语言模型在SEED-Data-Edit上表现出潜力，验证了数据集的有效性。

📝 摘要（中文）

本技术报告介绍了SEED-Data-Edit，一个独特的混合数据集，用于指令引导的图像编辑，旨在促进使用开放形式语言进行图像操作。SEED-Data-Edit由三种不同类型的数据组成：（1）由自动化流程生成的高质量编辑数据，确保了大量多样化的图像编辑对。（2）从互联网收集的真实场景数据，捕捉了用户意图的复杂性，以促进图像编辑在现实世界中的实际应用。（3）由人工标注的高精度多轮编辑数据，涉及多轮编辑，用于模拟迭代编辑过程。这些多样化数据源的结合使SEED-Data-Edit成为一个全面且通用的数据集，用于训练语言引导的图像编辑模型。我们使用SEED-Data-Edit对预训练的多模态大型语言模型（MLLM）进行了微调，该模型统一了理解和生成。指令调整后的模型展示了有希望的结果，表明了SEED-Data-Edit在推进指令式图像编辑领域的潜力和有效性。数据集已在https://huggingface.co/datasets/AILab-CVC/SEED-Data-Edit上发布。

🔬 方法详解

问题定义：现有指令式图像编辑方法面临的挑战在于缺乏一个能够全面覆盖各种用户意图和真实世界场景的数据集。已有的数据集可能规模有限，或者缺乏多轮迭代编辑的数据，导致模型在实际应用中难以准确理解和执行用户的编辑指令。此外，真实世界场景的数据能够帮助模型更好地泛化到实际应用中。

核心思路：SEED-Data-Edit的核心思路是构建一个混合数据集，结合自动化生成的高质量数据、真实世界场景数据和人工标注的多轮编辑数据，从而弥补现有数据集的不足。通过这种方式，数据集能够覆盖更广泛的用户意图，模拟更真实的编辑过程，并提高模型的泛化能力。

技术框架：SEED-Data-Edit的构建包含三个主要阶段：(1) 自动化生成数据：利用自动化流程生成大量多样化的图像编辑对，保证数据集的规模和多样性。(2) 真实场景数据收集：从互联网收集真实世界场景的图像编辑数据，捕捉用户在实际应用中的编辑意图。(3) 人工标注多轮编辑数据：由人工标注人员进行多轮图像编辑，模拟迭代编辑过程，提供高精度的数据。然后，使用该数据集微调一个预训练的多模态大型语言模型（MLLM），该模型能够统一理解和生成图像编辑指令。

关键创新：SEED-Data-Edit的关键创新在于其混合数据源的设计，它结合了自动化生成、真实场景收集和人工标注三种方式，从而构建了一个更全面、更真实、更实用的指令式图像编辑数据集。这种混合数据源的设计能够更好地反映真实世界中用户对图像编辑的需求，并提高模型的泛化能力。

关键设计：论文中没有详细说明具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，强调了使用预训练的多模态大型语言模型（MLLM）进行微调，这表明模型架构的选择和微调策略是重要的设计考虑因素。具体MLLM的选取和微调策略未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究通过在SEED-Data-Edit数据集上微调多模态大语言模型，取得了有希望的结果。虽然报告中没有提供具体的性能指标，但强调了指令调整后的模型在理解和执行图像编辑指令方面的潜力，表明该数据集对于推进指令式图像编辑领域具有重要价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能图像编辑软件、在线图像处理平台、以及个性化图像生成等领域。通过理解用户的自然语言指令，实现更加便捷和智能的图像编辑，提升用户体验，并为创意设计提供更多可能性。未来可扩展到视频编辑、3D模型编辑等领域。

📄 摘要（原文）

In this technical report, we introduce SEED-Data-Edit: a unique hybrid dataset for instruction-guided image editing, which aims to facilitate image manipulation using open-form language. SEED-Data-Edit is composed of three distinct types of data: (1) High-quality editing data produced by an automated pipeline, ensuring a substantial volume of diverse image editing pairs. (2) Real-world scenario data collected from the internet, which captures the intricacies of user intentions for promoting the practical application of image editing in the real world. (3) High-precision multi-turn editing data annotated by humans, which involves multiple rounds of edits for simulating iterative editing processes. The combination of these diverse data sources makes SEED-Data-Edit a comprehensive and versatile dataset for training language-guided image editing model. We fine-tune a pretrained Multimodal Large Language Model (MLLM) that unifies comprehension and generation with SEED-Data-Edit. The instruction tuned model demonstrates promising results, indicating the potential and effectiveness of SEED-Data-Edit in advancing the field of instructional image editing. The datasets are released in https://huggingface.co/datasets/AILab-CVC/SEED-Data-Edit.