Understanding the Implicit User Intention via Reasoning with Large Language Model for Image Editing

📄 arXiv: 2510.27335v1 📥 PDF

作者: Yijia Wang, Yiqing Shen, Weiming Chen, Zhihai He

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-31

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CIELR，通过LLM推理将复杂图像编辑指令分解为简单动作，无需联合微调。

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

关键词: 图像编辑 大型语言模型 推理 扩散模型 语义表示 迭代更新 复杂指令处理

📋 核心要点

  1. 现有图像编辑方法在处理复杂指令时，需联合微调LLM和DM，计算成本高昂。
  2. CIELR将复杂指令分解为简单动作，避免联合微调，降低计算复杂度。
  3. 实验表明，CIELR在PSNR上超越SOTA 9.955dB，并构建了CIEBench基准。

📝 摘要（中文）

现有的图像编辑方法可以很好地处理简单的编辑指令。为了处理复杂的编辑指令，它们通常需要联合微调大型语言模型（LLM）和扩散模型（DM），这涉及非常高的计算复杂性和训练成本。为了解决这个问题，我们提出了一种新的方法，称为基于LLM推理的复杂图像编辑（CIELR），它将复杂的用户指令转换为一组简单而明确的编辑动作，从而无需联合微调大型语言模型和扩散模型。具体来说，我们首先使用基础模型构建输入图像的结构化语义表示。然后，我们引入一种迭代更新机制，可以逐步细化这种表示，从而获得图像场景的细粒度视觉表示。这使我们能够执行复杂而灵活的图像编辑任务。在SmartEdit推理场景集上的大量实验表明，我们的方法在PSNR方面超过了先前的最先进水平9.955 dB，表明其对应该保持一致的区域具有卓越的保留能力。由于基于推理的复杂图像编辑的公共数据集样本数量有限，我们构建了一个名为CIEBench的基准，其中包含86个图像样本，以及专门用于基于推理的图像编辑的指标。CIELR在该基准上也优于以前的方法。代码和数据集可在https://github.com/Jia-shao/Reasoning-Editing获得。

🔬 方法详解

问题定义：现有图像编辑方法在处理复杂、需要推理的编辑指令时，通常需要联合微调大型语言模型和扩散模型，这导致了极高的计算复杂度和训练成本。此外，缺乏专门针对复杂推理图像编辑的基准数据集，也限制了相关研究的进展。

核心思路：CIELR的核心思路是将复杂的图像编辑指令分解为一系列简单、明确的编辑动作。通过利用大型语言模型的推理能力，将用户的高级意图转化为具体的视觉操作，从而避免了直接对LLM和DM进行联合微调的需要。这种分解策略降低了计算复杂度，并提高了编辑的灵活性。

技术框架：CIELR的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 结构化语义表示构建：使用基础模型（如视觉Transformer）对输入图像进行分析，提取图像的语义信息，并构建结构化的语义表示。2) 迭代更新机制：通过迭代更新机制，逐步细化图像的语义表示，使其能够更准确地反映图像的细节和关系。3) 编辑动作生成：利用大型语言模型，根据细化的语义表示和用户指令，推理生成一系列简单、明确的编辑动作。4) 图像编辑执行：使用扩散模型或其他图像编辑工具，按照生成的编辑动作对图像进行修改。

关键创新：CIELR最重要的技术创新在于其将复杂图像编辑任务分解为简单动作的策略，以及利用大型语言模型进行推理的能力。与现有方法相比，CIELR无需对LLM和DM进行联合微调，从而显著降低了计算成本。此外，CIELR的迭代更新机制能够逐步细化图像的语义表示，提高了编辑的精度和灵活性。

关键设计：CIELR的关键设计包括：1) 语义表示的结构化方式：例如，可以使用场景图或知识图谱来表示图像的语义信息。2) 迭代更新机制的具体实现：例如，可以使用循环神经网络或Transformer来逐步细化语义表示。3) LLM的prompt设计：如何设计prompt，使得LLM能够准确地理解用户指令并生成合适的编辑动作。4) 编辑动作的粒度控制：如何控制编辑动作的粒度，使其既足够简单，又能够实现复杂的编辑效果。论文中可能还涉及损失函数的设计，用于指导语义表示的更新和编辑动作的生成（具体细节未知）。

📊 实验亮点

CIELR在SmartEdit Reasoning Scenario Set上取得了显著的性能提升，PSNR指标超越了先前的SOTA方法9.955 dB，表明其在保持图像一致性方面具有优势。此外，该论文还构建了一个新的基准数据集CIEBench，并证明了CIELR在该基准上优于其他方法，验证了其在复杂推理图像编辑方面的有效性。

🎯 应用场景

CIELR具有广泛的应用前景，例如：智能图像编辑工具、个性化图像生成、虚拟现实内容创作、以及自动化图像修复等。该研究可以降低复杂图像编辑的门槛，使得普通用户也能够轻松地实现高质量的图像编辑效果。此外，该方法还可以应用于机器人视觉领域，帮助机器人理解和操作复杂的视觉场景。

📄 摘要（原文）

Existing image editing methods can handle simple editing instructions very well. To deal with complex editing instructions, they often need to jointly fine-tune the large language models (LLMs) and diffusion models (DMs), which involves very high computational complexity and training cost. To address this issue, we propose a new method, called \textbf{C}omplex \textbf{I}mage \textbf{E}diting via \textbf{L}LM \textbf{R}easoning (CIELR), which converts a complex user instruction into a set of simple and explicit editing actions, eliminating the need for jointly fine-tuning the large language models and diffusion models. Specifically, we first construct a structured semantic representation of the input image using foundation models. Then, we introduce an iterative update mechanism that can progressively refine this representation, obtaining a fine-grained visual representation of the image scene. This allows us to perform complex and flexible image editing tasks. Extensive experiments on the SmartEdit Reasoning Scenario Set show that our method surpasses the previous state-of-the-art by 9.955 dB in PSNR, indicating its superior preservation of regions that should remain consistent. Due to the limited number of samples of public datasets of complex image editing with reasoning, we construct a benchmark named CIEBench, containing 86 image samples, together with a metric specifically for reasoning-based image editing. CIELR also outperforms previous methods on this benchmark. The code and dataset are available at \href{https://github.com/Jia-shao/Reasoning-Editing}{https://github.com/Jia-shao/Reasoning-Editing}.