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

📋 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上优于SOTA方法9.955dB，并在CIEBench基准上表现出色。

📝 摘要（中文）

现有的图像编辑方法能够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度和训练成本。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，从而消除了联合微调大型语言模型和扩散模型的需求。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，我们引入了一种迭代更新机制，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公共数据集的样本数量有限，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：论文旨在解决复杂图像编辑指令的处理问题。现有方法需要联合微调大型语言模型和扩散模型，导致计算复杂度高，训练成本大。这些方法难以有效推理用户意图，尤其是在需要保持图像某些区域不变的情况下表现不佳。

核心思路：论文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，将用户的隐含意图转化为可执行的步骤，从而避免直接对大型模型进行微调。

技术框架：CIELR包含以下主要模块：1) 使用基础模型构建输入图像的结构化语义表示；2) 引入迭代更新机制，逐步细化图像表示，获得细粒度的视觉信息；3) 基于细化的视觉表示和分解后的编辑动作，执行图像编辑。整体流程是从复杂指令到简单动作的转换，再到图像的逐步编辑。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用大型语言模型的推理能力，将复杂指令分解为简单动作，从而避免了对大型模型的直接微调。这种方法降低了计算成本，提高了编辑效率，并更好地保留了图像中不需要修改的区域。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用特定的基础模型来构建图像的结构化语义表示，具体模型未知；2) 设计迭代更新机制，逐步细化图像表示，具体实现方式未知；3) 构建了新的数据集CIEBench和评估指标，用于评估基于推理的图像编辑方法。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

CIELR在SmartEdit推理场景集上取得了显著的性能提升，PSNR指标超过了先前的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，并在该数据集上验证了CIELR的有效性，为后续研究提供了有价值的资源。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能图像编辑工具、内容创作平台、虚拟现实和增强现实等领域。通过理解用户的隐含意图，可以实现更自然、更高效的图像编辑，提升用户体验，并降低专业图像编辑的门槛。未来，该技术有望应用于更广泛的视觉内容生成和处理任务。

📄 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}.