InsightEdit: Towards Better Instruction Following for Image Editing

📄 arXiv: 2411.17323v1 📥 PDF

作者: Yingjing Xu, Jie Kong, Jiazhi Wang, Xiao Pan, Bo Lin, Qiang Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-26

💡 一句话要点

InsightEdit：利用多模态大语言模型提升指令驱动的图像编辑效果

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 图像编辑 指令跟随 多模态大语言模型 视觉文本融合 背景一致性

📋 核心要点

  1. 现有指令驱动图像编辑方法在复杂指令跟随和背景一致性保持方面存在不足，主要原因是数据集质量不高和图像信息利用不足。
  2. InsightEdit提出一种双流桥接机制，利用多模态大语言模型推理文本和视觉特征，从而更精确地指导图像编辑过程。
  3. 实验结果表明，InsightEdit在复杂指令跟随和保持背景一致性方面优于现有方法，实现了最先进的性能。

📝 摘要（中文）

本文关注于基于指令的图像编辑任务。现有方法如InstructPix2Pix、InstructDiffusion和SmartEdit虽然探索了端到端的编辑，但仍存在两个局限：一是现有数据集分辨率低、背景一致性差、指令过于简单；二是现有方法主要依赖文本信息，而对丰富的图像信息利用不足，导致在复杂指令跟随和保持背景一致性方面表现不佳。针对这些问题，我们首先使用一种新颖的数据构建流程，创建了AdvancedEdit数据集，该数据集具有高质量视觉效果、复杂指令和良好的背景一致性。然后，为了进一步注入丰富的图像信息，我们引入了一种双流桥接机制，利用强大的多模态大语言模型（MLLM）推理出的文本和视觉特征，更精确地指导图像编辑过程。大量实验结果表明，我们的方法InsightEdit实现了最先进的性能，在复杂指令跟随和保持与原始图像的高度背景一致性方面表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于指令的图像编辑方法，如InstructPix2Pix等，在处理复杂指令时，编辑效果不佳，并且难以保持编辑区域与原始图像背景的一致性。这主要是由于现有数据集质量不高，指令简单，且现有方法对图像本身包含的丰富信息利用不足，过度依赖文本指令。

核心思路：InsightEdit的核心思路是充分利用图像本身的信息，并将其与文本指令结合，共同指导图像编辑过程。通过多模态大语言模型（MLLM）理解图像内容和文本指令，提取视觉特征和文本特征，并将这些特征融合，从而更准确地理解用户的编辑意图，并生成高质量的编辑结果。这种方法旨在弥补现有方法对图像信息利用不足的缺陷，提高复杂指令的跟随能力和背景一致性。

技术框架：InsightEdit采用双流桥接机制。首先，图像和文本指令分别输入到各自的编码器中，提取视觉特征和文本特征。然后，利用多模态大语言模型（MLLM）对视觉特征和文本特征进行融合和推理，得到融合后的特征表示。最后，将融合后的特征表示输入到图像生成模型中，生成编辑后的图像。整体流程包括数据预处理、特征提取、多模态融合推理和图像生成四个阶段。

关键创新：InsightEdit的关键创新在于引入了双流桥接机制，并利用多模态大语言模型（MLLM）进行视觉和文本信息的融合推理。与现有方法相比，InsightEdit更充分地利用了图像信息，从而提高了复杂指令的跟随能力和背景一致性。此外，AdvancedEdit数据集的构建也是一个重要贡献，它为训练和评估指令驱动的图像编辑模型提供了更高质量的数据。

关键设计：InsightEdit的关键设计包括：1) 使用预训练的多模态大语言模型（MLLM）进行特征融合和推理，例如使用LLaVA等模型。2) 设计合适的损失函数，例如结合L1损失、感知损失和对抗损失，以提高生成图像的质量和一致性。3) 数据增强策略，例如随机裁剪、旋转和颜色抖动，以提高模型的泛化能力。4) 采用扩散模型作为图像生成器，以生成更高质量的图像。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

InsightEdit在AdvancedEdit数据集上取得了显著的性能提升，在复杂指令跟随和背景一致性方面均优于现有方法。实验结果表明，InsightEdit能够生成更高质量、更符合用户意图的编辑图像。具体性能数据未知，但论文强调了其在复杂场景下的优越性。

🎯 应用场景

InsightEdit具有广泛的应用前景，例如：图像修复、艺术创作、产品设计、虚拟现实等领域。它可以帮助用户通过简单的文本指令，快速、高质量地编辑图像，提高工作效率和创作灵感。未来，该技术可以应用于智能手机App、在线图像编辑平台等，为用户提供更便捷的图像编辑服务。

📄 摘要（原文）

In this paper, we focus on the task of instruction-based image editing. Previous works like InstructPix2Pix, InstructDiffusion, and SmartEdit have explored end-to-end editing. However, two limitations still remain: First, existing datasets suffer from low resolution, poor background consistency, and overly simplistic instructions. Second, current approaches mainly condition on the text while the rich image information is underexplored, therefore inferior in complex instruction following and maintaining background consistency. Targeting these issues, we first curated the AdvancedEdit dataset using a novel data construction pipeline, formulating a large-scale dataset with high visual quality, complex instructions, and good background consistency. Then, to further inject the rich image information, we introduce a two-stream bridging mechanism utilizing both the textual and visual features reasoned by the powerful Multimodal Large Language Models (MLLM) to guide the image editing process more precisely. Extensive results demonstrate that our approach, InsightEdit, achieves state-of-the-art performance, excelling in complex instruction following and maintaining high background consistency with the original image.