InstructX: Towards Unified Visual Editing with MLLM Guidance

📄 arXiv: 2510.08485v1 📥 PDF

作者: Chong Mou, Qichao Sun, Yanze Wu, Pengze Zhang, Xinghui Li, Fulong Ye, Songtao Zhao, Qian He

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-09

💡 一句话要点

InstructX：基于MLLM指导的统一视觉编辑框架，实现图像和视频编辑

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

关键词: 多模态大型语言模型 图像编辑 视频编辑 扩散模型 指令驱动编辑

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏对MLLM设计选择的深入分析，且MLLM与扩散模型在视频编辑等任务中的集成仍具挑战。
  2. InstructX通过研究MLLM与扩散模型的集成，并结合模态特定MLLM特征，实现了图像和视频编辑的统一。
  3. 实验表明，InstructX无需显式视频监督，即可在图像数据训练后涌现视频编辑能力，并达到SOTA性能。

📝 摘要（中文）

随着多模态大型语言模型(MLLM)在视觉理解和推理方面的最新进展，人们越来越有兴趣利用它们来提高扩散模型的编辑性能。尽管进展迅速，但大多数研究缺乏对MLLM设计选择的深入分析。此外，在一些困难的任务中，例如视频编辑，MLLM和扩散模型的集成仍然是一个开放的挑战。在本文中，我们提出了InstructX，一个用于图像和视频编辑的统一框架。具体来说，我们对MLLM和扩散模型的集成进行了全面的研究，以实现跨不同任务的指令驱动编辑。基于这项研究，我们分析了图像和视频在统一建模中的合作与区别。(1)我们表明，在图像数据上训练可以产生新兴的视频编辑能力，而无需明确的监督，从而减轻了稀缺视频训练数据带来的约束。(2)通过结合特定模态的MLLM特征，我们的方法有效地将图像和视频编辑任务统一在一个模型中。大量的实验表明，我们的方法可以处理广泛的图像和视频编辑任务，并达到最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决图像和视频编辑任务中，现有方法对多模态大型语言模型（MLLM）利用不足，以及图像和视频编辑任务分离的问题。现有方法通常针对特定模态或任务进行设计，缺乏通用性和泛化能力，尤其是在视频编辑数据稀缺的情况下表现不佳。

核心思路：InstructX的核心思路是利用MLLM强大的视觉理解和推理能力，指导扩散模型进行图像和视频编辑。通过统一的框架，将图像和视频编辑任务整合在一起，并利用图像数据训练来提升视频编辑能力，从而缓解视频数据稀缺的问题。

技术框架：InstructX的整体框架包含以下几个主要模块：1) MLLM特征提取模块：用于提取图像和视频的模态特定特征。2) 扩散模型编辑模块：利用扩散模型生成编辑后的图像或视频。3) 指令引导模块：利用MLLM的指令理解能力，指导扩散模型的编辑过程。整个流程是，首先输入图像或视频以及编辑指令，MLLM提取模态特定特征，然后指令引导扩散模型根据提取的特征和指令生成编辑后的结果。

关键创新：InstructX的关键创新在于：1) 提出了一个统一的图像和视频编辑框架，能够处理多种编辑任务。2) 证明了在图像数据上训练可以产生新兴的视频编辑能力，从而缓解了视频数据稀缺的问题。3) 通过结合模态特定MLLM特征，有效提升了图像和视频编辑的性能。

关键设计：InstructX的关键设计包括：1) 使用特定模态的MLLM特征，以区分图像和视频的特性。2) 设计了合适的损失函数，以保证编辑后的图像和视频的质量和一致性。3) 探索了不同的网络结构，以提升模型的性能和泛化能力。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

InstructX在图像和视频编辑任务上取得了显著的性能提升，达到了state-of-the-art水平。该方法在多个数据集上进行了评估，包括图像编辑数据集和视频编辑数据集。实验结果表明，InstructX能够有效地处理各种编辑任务，并且在视频编辑任务上表现尤为突出，证明了其在图像数据上训练后涌现视频编辑能力的有效性。

🎯 应用场景

InstructX具有广泛的应用前景，包括图像和视频内容创作、自动化图像和视频编辑、虚拟现实和增强现实等领域。该研究可以帮助用户更轻松地编辑图像和视频，提高内容创作效率，并为虚拟现实和增强现实应用提供更逼真的视觉体验。未来，InstructX有望成为视觉内容创作和编辑的重要工具。

📄 摘要（原文）

With recent advances in Multimodal Large Language Models (MLLMs) showing strong visual understanding and reasoning, interest is growing in using them to improve the editing performance of diffusion models. Despite rapid progress, most studies lack an in-depth analysis of MLLM design choices. Moreover, the integration of MLLMs and diffusion models remains an open challenge in some difficult tasks, such as video editing. In this paper, we present InstructX, a unified framework for image and video editing. Specifically, we conduct a comprehensive study on integrating MLLMs and diffusion models for instruction-driven editing across diverse tasks. Building on this study, we analyze the cooperation and distinction between images and videos in unified modeling. (1) We show that training on image data can lead to emergent video editing capabilities without explicit supervision, thereby alleviating the constraints imposed by scarce video training data. (2) By incorporating modality-specific MLLM features, our approach effectively unifies image and video editing tasks within a single model. Extensive experiments demonstrate that our method can handle a broad range of image and video editing tasks and achieves state-of-the-art performance.