TalkPhoto: A Versatile Training-Free Conversational Assistant for Intelligent Image Editing

📄 arXiv: 2601.01915v1 📥 PDF

作者: Yujie Hu, Zecheng Tang, Xu Jiang, Weiqi Li, Jian Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-01-05

备注: a Conversational Assistant for Intelligent Image Editing

💡 一句话要点

提出TalkPhoto，一种无需训练的通用对话式图像编辑助手

🎯 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: 图像编辑 大型语言模型 对话式交互 零样本学习 提示工程

📋 核心要点

  1. 现有基于指令的图像编辑方法依赖多指令数据集训练，耗时费力且效果不佳。
  2. TalkPhoto通过设计提示模板指导LLM分析用户需求，分层调用现有编辑方法，无需额外训练。
  3. 实验表明，TalkPhoto在保证编辑质量的同时，降低了token消耗，实现了更准确的调用。

📝 摘要（中文）

本文提出TalkPhoto，一个通用的、无需训练的图像编辑框架，它通过对话交互实现精确的图像操作。该框架利用专门设计的提示模板来指导开源LLM分析用户指令，并分层调用现有的先进编辑方法，无需额外训练。此外，我们实现了图像编辑方法的高效即插即用调用，允许将复杂和未知的编辑任务集成到当前框架中，从而实现稳定和高质量的编辑结果。大量实验表明，我们的方法不仅提供了更准确的调用和更少的token消耗，而且在各种图像编辑任务中实现了更高的编辑质量。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于指令的图像编辑方法通常需要构建大型多指令数据集进行训练，以处理各种编辑任务。这种方式不仅耗时耗力，而且由于数据集的限制，模型泛化能力不足，难以处理未见过的复杂编辑指令。此外，如何有效地利用现有的各种图像编辑工具，并根据用户指令进行合理调用，也是一个挑战。

核心思路：TalkPhoto的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语言理解能力，通过精心设计的提示（prompt）来引导LLM理解用户指令，并将其转化为对现有图像编辑工具的调用。这种方法避免了对特定编辑任务进行训练，从而实现了零样本（training-free）的图像编辑能力。通过分层调用不同的编辑方法，可以处理更复杂的编辑需求。

技术框架：TalkPhoto的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 接收用户输入的指令和图像；2) 使用预定义的提示模板，将用户指令输入到LLM中；3) LLM根据指令分析用户意图，并确定需要调用的图像编辑工具和相应的参数；4) TalkPhoto框架调用相应的图像编辑工具，对图像进行处理；5) 将编辑后的图像返回给用户。该框架支持即插即用式的编辑工具集成，方便扩展新的编辑功能。

关键创新：TalkPhoto的关键创新在于其无需训练的对话式图像编辑能力。通过利用LLM的语言理解能力和精心设计的提示模板，该框架能够理解复杂的编辑指令，并将其转化为对现有编辑工具的调用。这种方法避免了对特定编辑任务进行训练，从而实现了零样本的图像编辑能力。此外，该框架还支持即插即用式的编辑工具集成，方便扩展新的编辑功能。

关键设计：TalkPhoto的关键设计包括：1) 提示模板的设计，需要能够有效地引导LLM理解用户指令，并确定需要调用的编辑工具和参数；2) 编辑工具的集成方式，需要保证框架的灵活性和可扩展性；3) 分层调用编辑工具的策略，需要能够处理复杂的编辑需求，并保证编辑结果的质量。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的LLM和图像编辑工具。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TalkPhoto在各种图像编辑任务中都取得了优异的性能。相比于需要训练的方法，TalkPhoto不仅节省了训练时间和计算资源，而且在编辑质量和准确性方面也表现出色。此外，TalkPhoto还降低了token消耗，提高了编辑效率。实验证明，TalkPhoto能够处理各种复杂的编辑指令，并生成高质量的编辑结果。

🎯 应用场景

TalkPhoto具有广泛的应用前景，例如：智能图像处理、创意设计、社交媒体内容生成、电商产品图像编辑等。该框架可以帮助用户快速、便捷地编辑图像，提高工作效率和创作质量。未来，可以将TalkPhoto应用于更复杂的图像编辑任务，例如：图像修复、图像增强、图像风格迁移等，并与其他AI技术相结合，实现更智能化的图像处理。

📄 摘要（原文）

Thanks to the powerful language comprehension capabilities of Large Language Models (LLMs), existing instruction-based image editing methods have introduced Multimodal Large Language Models (MLLMs) to promote information exchange between instructions and images, ensuring the controllability and flexibility of image editing. However, these frameworks often build a multi-instruction dataset to train the model to handle multiple editing tasks, which is not only time-consuming and labor-intensive but also fails to achieve satisfactory results. In this paper, we present TalkPhoto, a versatile training-free image editing framework that facilitates precise image manipulation through conversational interaction. We instruct the open-source LLM with a specially designed prompt template to analyze user needs after receiving instructions and hierarchically invoke existing advanced editing methods, all without additional training. Moreover, we implement a plug-and-play and efficient invocation of image editing methods, allowing complex and unseen editing tasks to be integrated into the current framework, achieving stable and high-quality editing results. Extensive experiments demonstrate that our method not only provides more accurate invocation with fewer token consumption but also achieves higher editing quality across various image editing tasks.