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Omni-Edit Benchmark

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arXiv2025-09-30 收录
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https://tiger-ai-lab.github.io/OmniEdit/
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资源简介:
该数据集是一个手动创建的基准,包含了来自Pexels和LAION-5B的62张图片,旨在评估基于指令的图像编辑在多个任务和不同宽高比下的表现。所选取的图片在美学评分上较高,且场景多样化,覆盖了各种编辑任务。规模上,该数据集包含了62张图片和434项编辑工作,其任务是评估基于指令的图像编辑效果。
提供机构:
Pexels, LAION-5B
搜集汇总
数据集介绍
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背景与挑战
背景概述
OMNI-EDIT-Filtered-1.2M是一个大规模图像编辑数据集,包含120万对图像编辑对,覆盖添加、替换、移除等七种编辑技能。该数据集通过专家模型蒸馏和大型多模态模型过滤合成,具有高多样性和高质量,支持任意分辨率和宽高比,并经过VIEScore过滤以确保数据质量。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
5,000+
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54 个
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