Позволяют VLM точно определять редактируемые объекты даже в сложных сценах, не затрагивая остальное изображение.
Динамически регулирует степень редактирования на разных этапах шумоподавления, интегрируя информацию о времени с текстовыми эмбеддингами.
Позволяет сохранить высокочастотные визуальные детали и семантическую согласованность изображения.
FireEdit превосходит другие SOTA-методы на датасете Emu Edit — как по точности локализации, так и по качеству результата.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #VLM #Diffusion #ImageEditing #FireEdit #ML
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍47❤14🔥12😁3
🖼️ GPT-Image-Edit-1.5M — крупнейший и полностью открытый датасет для редактирования изображений по тексту!
🚀 1.5 миллиона триплетов:
инструкция + оригинальное изображение + отредактированное по запросу
Как мы это сделали?
Мы переосмыслили и усилили три известных датасета (OmniEdit, HQ-Edit, UltraEdit) с помощью новой GPT-Image API.
📊 Результаты впечатляют:
Модель FluxKontext, дообученная на этом наборе, показывает:
▫️ 7.24 на GEdit-EN
▫️ 3.80 на ImgEdit-Full
▫️ 8.78 на Complex-Edit
— на уровне с топовыми проприетарными решениями!
🎯 Инструкции выполняются точно, а изображения выглядят реалистично.
Цель — сократить разрыв между open-source и закрытыми системами редактирования.
🔗 Подробнее:
🌐 Проект: https://ucsc-vlaa.github.io/GPT-Image-Edit/
💻 Код: https://github.com/wyhlovecpp/GPT-Image-Edit
📦 Датасет: https://huggingface.co/datasets/UCSC-VLAA/GPT-Image-Edit-1.5M
🤖 Модель: https://huggingface.co/UCSC-VLAA/gpt-image-edit-training
📄 Статья: https://arxiv.org/abs/2507.21033
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ImageEditing #OpenSource #GPT4V #Multimodal
🚀 1.5 миллиона триплетов:
инструкция + оригинальное изображение + отредактированное по запросу
Как мы это сделали?
Мы переосмыслили и усилили три известных датасета (OmniEdit, HQ-Edit, UltraEdit) с помощью новой GPT-Image API.
📊 Результаты впечатляют:
Модель FluxKontext, дообученная на этом наборе, показывает:
▫️ 7.24 на GEdit-EN
▫️ 3.80 на ImgEdit-Full
▫️ 8.78 на Complex-Edit
— на уровне с топовыми проприетарными решениями!
🎯 Инструкции выполняются точно, а изображения выглядят реалистично.
Цель — сократить разрыв между open-source и закрытыми системами редактирования.
🔗 Подробнее:
🌐 Проект: https://ucsc-vlaa.github.io/GPT-Image-Edit/
💻 Код: https://github.com/wyhlovecpp/GPT-Image-Edit
📦 Датасет: https://huggingface.co/datasets/UCSC-VLAA/GPT-Image-Edit-1.5M
🤖 Модель: https://huggingface.co/UCSC-VLAA/gpt-image-edit-training
📄 Статья: https://arxiv.org/abs/2507.21033
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ImageEditing #OpenSource #GPT4V #Multimodal
1❤95👍40🔥18👏2