UB-CVML-Group/PIE_Bench_pp

---
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- config_name: 0_random_140
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- name: image
dtype: image
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- name: source_prompt
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- name: V1
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configs:
- config_name: 0_random_140
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- split: V1
path: 0_random_140/V1-*
- config_name: 1_change_object_80
data_files:
- split: V1
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- split: V1
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- config_name: 9_change_style_80
data_files:
- split: V1
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---
## What is PIE-Bench++?

PIE-Bench++ builds upon the foundation laid by the original [PIE-Bench dataset](https://cure-lab.github.io/PnPInversion) introduced by (Ju et al., 2024), designed to provide a comprehensive benchmark for multi-aspect image editing evaluation. This enhanced dataset contains 700 images and prompts across nine distinct edit categories, encompassing a wide range of manipulations:

- **Object-Level Manipulations:** Additions, removals, and modifications of objects within the image.
- **Attribute-Level Manipulations:** Changes in content, pose, color, and material of objects.
- **Image-Level Manipulations:** Adjustments to the background and overall style of the image.

While retaining the original images, the enhanced dataset features revised source prompts and editing prompts, augmented with additional metadata such as editing types and aspect mapping. This comprehensive augmentation aims to facilitate more nuanced and detailed evaluations in the domain of multi-aspect image editing.

## Data Annotation Guide

### Overview

Our dataset annotations are structured to provide comprehensive information for each image, facilitating a deeper understanding of the editing process. Each annotation consists of the following key elements:

- **Source Prompt:** The original description or caption of the image before any edits are made.
- **Target Prompt:** The description or caption of the image after the edits are applied.
- **Edit Action:** A detailed specification of the changes made to the image, including:
- The position index in the source prompt where changes occur.
- The type of edit applied (e.g., 1: change object, 2: add object, 3: remove object, 4: change attribute content, 5: change attribute pose, 6: change attribute color, 7: change attribute material, 8: change background, 9: change style).
- The operation required to achieve the desired outcome (e.g., '+' / '-' means adding/removing words at the specified position, and 'xxx' means replacing the existing words).
- **Aspect Mapping:** A mapping that connects objects undergoing editing to their respective modified attributes. This helps identify which objects are subject to editing and the specific attributes that are altered.

### Example Annotation

Here is an example annotation for an image in our dataset:

```json
{
"000000000002": {
"image_path": "0_random_140/000000000002.jpg",
"source_prompt": "a cat sitting on a wooden chair",
"target_prompt": "a [red] [dog] [with flowers in mouth] [standing] on a [metal] chair",
"edit_action": {
"red": {"position": 1, "edit_type": 6, "action": "+"},
"dog": {"position": 1, "edit_type": 1, "action": "cat"},
"with flowers in mouth": {"position": 2, "edit_type": 2, "action": "+"},
"standing": {"position": 2, "edit_type": 5, "action": "sitting"},
"metal": {"position": 5, "edit_type": 7, "action": "wooden"}
},
"aspect_mapping": {
"dog": ["red", "standing"],
"chair": ["metal"],
"flowers": []
},
"blended_words": [
"cat,dog",
"chair,chair"
],
"mask": "0 262144"
}
}

许可证：CC BY-SA 4.0
数据集信息：
- 配置名称：0_random_140
特征：
- 字段名：image（图像），数据类型：图像
- 字段名：id，数据类型：字符串
- 字段名：source_prompt（源提示词），数据类型：字符串
- 字段名：target_prompt（目标提示词），数据类型：字符串
- 字段名：edit_action（编辑操作），数据类型：字符串
- 字段名：aspect_mapping（属性映射），数据类型：字符串
- 字段名：blended_words（混合词汇），数据类型：字符串
- 字段名：mask（掩码），数据类型：字符串
数据集划分：
- 划分名称：V1，字节数：15594175.0，样本数量：140
下载大小：15528907，数据集总大小：15594175.0
- 配置名称：1_change_object_80
特征：
- 字段名：image（图像），数据类型：图像
- 字段名：id，数据类型：字符串
- 字段名：source_prompt（源提示词），数据类型：字符串
- 字段名：target_prompt（目标提示词），数据类型：字符串
- 字段名：edit_action（编辑操作），数据类型：字符串
- 字段名：aspect_mapping（属性映射），数据类型：字符串
- 字段名：blended_words（混合词汇），数据类型：字符串
- 字段名：mask（掩码），数据类型：字符串
数据集划分：
- 划分名称：V1，字节数：8188672.0，样本数量：80
下载大小：8174209，数据集总大小：8188672.0
- 配置名称：2_add_object_80
特征：
- 字段名：image（图像），数据类型：图像
- 字段名：id，数据类型：字符串
- 字段名：source_prompt（源提示词），数据类型：字符串
- 字段名：target_prompt（目标提示词），数据类型：字符串
- 字段名：edit_action（编辑操作），数据类型：字符串
- 字段名：aspect_mapping（属性映射），数据类型：字符串
- 字段名：blended_words（混合词汇），数据类型：字符串
- 字段名：mask（掩码），数据类型：字符串
数据集划分：
- 划分名称：V1，字节数：6926151.0，样本数量：80
下载大小：6917854，数据集总大小：6926151.0
- 配置名称：3_delete_object_80
特征：
- 字段名：image（图像），数据类型：图像
- 字段名：id，数据类型：字符串
- 字段名：source_prompt（源提示词），数据类型：字符串
- 字段名：target_prompt（目标提示词），数据类型：字符串
- 字段名：edit_action（编辑操作），数据类型：字符串
- 字段名：aspect_mapping（属性映射），数据类型：字符串
- 字段名：blended_words（混合词汇），数据类型：字符串
- 字段名：mask（掩码），数据类型：字符串
数据集划分：
- 划分名称：V1，字节数：7513741.0，样本数量：80
下载大小：7382006，数据集总大小：7513741.0
- 配置名称：4_change_attribute_content_40
特征：
- 字段名：image（图像），数据类型：图像
- 字段名：id，数据类型：字符串
- 字段名：source_prompt（源提示词），数据类型：字符串
- 字段名：target_prompt（目标提示词），数据类型：字符串
- 字段名：edit_action（编辑操作），数据类型：字符串
- 字段名：aspect_mapping（属性映射），数据类型：字符串
- 字段名：blended_words（混合词汇），数据类型：字符串
- 字段名：mask（掩码），数据类型：字符串
数据集划分：
- 划分名称：V1，字节数：4125034.0，样本数量：40
下载大小：4061909，数据集总大小：4125034.0
- 配置名称：5_change_attribute_pose_40
特征：
- 字段名：image（图像），数据类型：图像
- 字段名：id，数据类型：字符串
- 字段名：source_prompt（源提示词），数据类型：字符串
- 字段名：target_prompt（目标提示词），数据类型：字符串
- 字段名：edit_action（编辑操作），数据类型：字符串
- 字段名：aspect_mapping（属性映射），数据类型：字符串
- 字段名：blended_words（混合词汇），数据类型：字符串
- 字段名：mask（掩码），数据类型：字符串
数据集划分：
- 划分名称：V1，字节数：4217839.0，样本数量：40
下载大小：4148577，数据集总大小：4217839.0
- 配置名称：6_change_attribute_color_40
特征：
- 字段名：image（图像），数据类型：图像
- 字段名：id，数据类型：字符串
- 字段名：source_prompt（源提示词），数据类型：字符串
- 字段名：target_prompt（目标提示词），数据类型：字符串
- 字段名：edit_action（编辑操作），数据类型：字符串
- 字段名：aspect_mapping（属性映射），数据类型：字符串
- 字段名：blended_words（混合词汇），数据类型：字符串
- 字段名：mask（掩码），数据类型：字符串
数据集划分：
- 划分名称：V1，字节数：4274823.0，样本数量：40
下载大小：4263550，数据集总大小：4274823.0
- 配置名称：7_change_attribute_material_40
特征：
- 字段名：image（图像），数据类型：图像
- 字段名：id，数据类型：字符串
- 字段名：source_prompt（源提示词），数据类型：字符串
- 字段名：target_prompt（目标提示词），数据类型：字符串
- 字段名：edit_action（编辑操作），数据类型：字符串
- 字段名：aspect_mapping（属性映射），数据类型：字符串
- 字段名：blended_words（混合词汇），数据类型：字符串
- 字段名：mask（掩码），数据类型：字符串
数据集划分：
- 划分名称：V1，字节数：4061715.0，样本数量：40
下载大小：4005557，数据集总大小：4061715.0
- 配置名称：8_change_background_80
特征：
- 字段名：image（图像），数据类型：图像
- 字段名：id，数据类型：字符串
- 字段名：source_prompt（源提示词），数据类型：字符串
- 字段名：target_prompt（目标提示词），数据类型：字符串
- 字段名：edit_action（编辑操作），数据类型：字符串
- 字段名：aspect_mapping（属性映射），数据类型：字符串
- 字段名：blended_words（混合词汇），数据类型：字符串
- 字段名：mask（掩码），数据类型：字符串
数据集划分：
- 划分名称：V1，字节数：8533140.0，样本数量：80
下载大小：8422137，数据集总大小：8533140.0
- 配置名称：9_change_style_80
特征：
- 字段名：image（图像），数据类型：图像
- 字段名：id，数据类型：字符串
- 字段名：source_prompt（源提示词），数据类型：字符串
- 字段名：target_prompt（目标提示词），数据类型：字符串
- 字段名：edit_action（编辑操作），数据类型：字符串
- 字段名：aspect_mapping（属性映射），数据类型：字符串
- 字段名：blended_words（混合词汇），数据类型：字符串
- 字段名：mask（掩码），数据类型：字符串
数据集划分：
- 划分名称：V1，字节数：8698695.0，样本数量：80
下载大小：8686937，数据集总大小：8698695.0
配置项：
- 配置名称：0_random_140
数据文件：
- 划分：V1，路径：0_random_140/V1-*
- 配置名称：1_change_object_80
数据文件：
- 划分：V1，路径：1_change_object_80/V1-*
- 配置名称：2_add_object_80
数据文件：
- 划分：V1，路径：2_add_object_80/V1-*
- 配置名称：3_delete_object_80
数据文件：
- 划分：V1，路径：3_delete_object_80/V1-*
- 配置名称：4_change_attribute_content_40
数据文件：
- 划分：V1，路径：4_change_attribute_content_40/V1-*
- 配置名称：5_change_attribute_pose_40
数据文件：
- 划分：V1，路径：5_change_attribute_pose_40/V1-*
- 配置名称：6_change_attribute_color_40
数据文件：
- 划分：V1，路径：6_change_attribute_color_40/V1-*
- 配置名称：7_change_attribute_material_40
数据文件：
- 划分：V1，路径：7_change_attribute_material_40/V1-*
- 配置名称：8_change_background_80
数据文件：
- 划分：V1，路径：8_change_background_80/V1-*
- 配置名称：9_change_style_80
数据文件：
- 划分：V1，路径：9_change_style_80/V1-*

## 什么是PIE-Bench++？
PIE-Bench++ 以Ju等人（2024）提出的原始PIE-Bench数据集（PIE-Bench dataset）为基础，旨在为多维度图像编辑评估提供全面的基准测试集。该增强型数据集涵盖9类不同编辑场景，包含700张图像与对应提示词，支持多种编辑操作类型：
- **对象级编辑操作**：图像内对象的添加、移除与修改
- **属性级编辑操作**：对象的内容、姿态、颜色与材质变更
- **图像级编辑操作**：图像背景与整体风格的调整

该增强数据集保留了原始图像资源，同时优化了源提示词与编辑提示词，并补充了编辑类型、属性映射等额外元数据。此番全面的扩充旨在推动多维度图像编辑领域开展更精细、更深入的评估研究。

## 数据标注指南
### 概述
本数据集的标注结构旨在为每张图像提供全面的信息，以加深对图像编辑过程的理解。每份标注包含以下核心要素：
- **源提示词**：未进行任何编辑前的图像原始描述或说明文本
- **目标提示词**：应用全部编辑操作后的图像描述或说明文本
- **编辑操作**：对图像所做变更的详细说明，包括：
1. 源提示词中发生变更的位置索引
2. 所应用的编辑类型（例如：1=修改对象、2=添加对象、3=移除对象、4=修改属性内容、5=修改属性姿态、6=修改属性颜色、7=修改属性材质、8=修改背景、9=修改风格）
3. 达成预期效果所需的具体操作（例如：'+' / '-' 表示在指定位置添加/移除词汇，'xxx' 表示替换现有词汇）
- **属性映射**：将待编辑对象与其对应的修改属性建立关联的映射关系，可用于识别需编辑的对象以及具体被修改的属性

### 示例标注
以下为本数据集中一张图像的标注示例：
json
{
"000000000002": {
"图像路径": "0_random_140/000000000002.jpg",
"源提示词": "a cat sitting on a wooden chair",
"目标提示词": "a [red] [dog] [with flowers in mouth] [standing] on a [metal] chair",
"编辑操作": {
"red": {"位置": 1, "编辑类型": 6, "操作": "+"},
"dog": {"位置": 1, "编辑类型": 1, "操作": "cat"},
"with flowers in mouth": {"位置": 2, "编辑类型": 2, "操作": "+"},
"standing": {"位置": 2, "编辑类型": 5, "操作": "sitting"},
"metal": {"位置": 5, "编辑类型": 7, "操作": "wooden"}
},
"属性映射": {
"dog": ["red", "standing"],
"chair": ["metal"],
"flowers": []
},
"混合词汇": [
"cat,dog",
"chair,chair"
],
"掩码": "0 262144"
}
}

原始信息汇总

数据集概述

数据集配置

1. 0_random_140

   • 特征:
     • image: 图像
     • id: 字符串
     • source_prompt: 字符串
     • target_prompt: 字符串
     • edit_action: 字符串
     • aspect_mapping: 字符串
     • blended_words: 字符串
     • mask: 字符串
   • 分割: V1
     • 大小: 15594175.0 字节
     • 示例数: 140
   • 下载大小: 15528907 字节
   • 数据集大小: 15594175.0 字节

2. 1_change_object_80

   • 特征:
     • image: 图像
     • id: 字符串
     • source_prompt: 字符串
     • target_prompt: 字符串
     • edit_action: 字符串
     • aspect_mapping: 字符串
     • blended_words: 字符串
     • mask: 字符串
   • 分割: V1
     • 大小: 8188672.0 字节
     • 示例数: 80
   • 下载大小: 8174209 字节
   • 数据集大小: 8188672.0 字节

3. 2_add_object_80

   • 特征:
     • image: 图像
     • id: 字符串
     • source_prompt: 字符串
     • target_prompt: 字符串
     • edit_action: 字符串
     • aspect_mapping: 字符串
     • blended_words: 字符串
     • mask: 字符串
   • 分割: V1
     • 大小: 6926151.0 字节
     • 示例数: 80
   • 下载大小: 6917854 字节
   • 数据集大小: 6926151.0 字节

4. 3_delete_object_80

   • 特征:
     • image: 图像
     • id: 字符串
     • source_prompt: 字符串
     • target_prompt: 字符串
     • edit_action: 字符串
     • aspect_mapping: 字符串
     • blended_words: 字符串
     • mask: 字符串
   • 分割: V1
     • 大小: 7513741.0 字节
     • 示例数: 80
   • 下载大小: 7382006 字节
   • 数据集大小: 7513741.0 字节

5. 4_change_attribute_content_40

   • 特征:
     • image: 图像
     • id: 字符串
     • source_prompt: 字符串
     • target_prompt: 字符串
     • edit_action: 字符串
     • aspect_mapping: 字符串
     • blended_words: 字符串
     • mask: 字符串
   • 分割: V1
     • 大小: 4125034.0 字节
     • 示例数: 40
   • 下载大小: 4061909 字节
   • 数据集大小: 4125034.0 字节

6. 5_change_attribute_pose_40

   • 特征:
     • image: 图像
     • id: 字符串
     • source_prompt: 字符串
     • target_prompt: 字符串
     • edit_action: 字符串
     • aspect_mapping: 字符串
     • blended_words: 字符串
     • mask: 字符串
   • 分割: V1
     • 大小: 4217839.0 字节
     • 示例数: 40
   • 下载大小: 4148577 字节
   • 数据集大小: 4217839.0 字节

7. 6_change_attribute_color_40

   • 特征:
     • image: 图像
     • id: 字符串
     • source_prompt: 字符串
     • target_prompt: 字符串
     • edit_action: 字符串
     • aspect_mapping: 字符串
     • blended_words: 字符串
     • mask: 字符串
   • 分割: V1
     • 大小: 4274823.0 字节
     • 示例数: 40
   • 下载大小: 4263550 字节
   • 数据集大小: 4274823.0 字节

8. 7_change_attribute_material_40

   • 特征:
     • image: 图像
     • id: 字符串
     • source_prompt: 字符串
     • target_prompt: 字符串
     • edit_action: 字符串
     • aspect_mapping: 字符串
     • blended_words: 字符串
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许可证

• 类型: cc-by-sa-4.0

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

PIE-Bench++数据集是在原有PIE-Bench基础上构建的，它保留了原始图像，同时修订了源提示和编辑提示，并增添了编辑类型、属性映射等元数据信息。该数据集包含700个图像和提示，分为九个不同的编辑类别，涵盖了对象级别的添加、删除和修改，以及属性级别的内容、姿态、颜色、材质变化，和图像级别的背景及风格调整。

特点

该数据集的特点在于其多元化的编辑类别和详尽的注释，为多方面图像编辑评估提供了全面的支持。每一张图像均配有源提示、目标提示、编辑动作、属性映射等详细信息，使得数据集不仅能用于对象和属性级别的编辑，还能进行更复杂的背景和风格变化编辑的评估。此外，数据集的构建考虑了编辑过程中的细节，如位置索引、编辑类型和操作，以及对象与属性之间的映射关系。

使用方法

使用PIE-Bench++数据集时，用户可以根据配置名称选择不同的数据子集，每个子集都包含相应的图像和元数据。数据集以JSON格式存储，其中包括图像路径、源提示、目标提示、编辑动作、属性映射等字段。用户可以通过编辑动作中的位置、类型和操作字段来了解具体的编辑要求，并通过属性映射来确定编辑影响的特定对象及其属性。

背景与挑战

背景概述

PIE-Bench++数据集是在原始PIE-Bench数据集的基础上发展而来，旨在为多方面图像编辑评估提供一个全面的基准。该数据集由UB-CVML研究团队于2024年创建，包含700张图像和提示，分布在九个不同的编辑类别中，涵盖了从对象级别的添加、删除和修改，到属性级别的内容、姿态、颜色和材质的改变，以及图像级别的背景和风格调整。数据集通过提供修正后的源提示和编辑提示，以及额外的元数据，如编辑类型和属性映射，以期推动对多方面图像编辑领域的深入研究和评估。

当前挑战

在构建PIE-Bench++数据集的过程中，研究人员面临的挑战包括如何精确地定义和标注图像的编辑操作，以及如何确保属性映射的准确性和一致性。此外，数据集在解决多方面图像编辑领域的挑战时，需要能够处理多样化的编辑场景，并准确地反映编辑前后的变化，这对于评估图像编辑算法的性能至关重要。

常用场景

经典使用场景

PIE-Bench++数据集在多方面图像编辑评估中扮演着重要角色，其经典使用场景主要集中于学术研究中对图像编辑算法的性能评估。研究者们利用该数据集提供的不同编辑类别和丰富的图像-提示对，进行算法训练和测试，以验证算法在对象级和属性级编辑任务上的有效性。

实际应用

在实际应用中，PIE-Bench++数据集可以被用于改进图像编辑软件，如照片编辑工具和图像处理应用程序。通过对数据集中各种编辑任务的训练，算法可以更加精准地执行用户指定的编辑操作，从而提升用户体验。

衍生相关工作

PIE-Bench++数据集的推出激发了众多相关研究工作，如编辑算法的改进、编辑效果的评价方法研究以及图像编辑理解的深入探索。这些研究不仅推动了编辑算法的发展，也为图像编辑领域的理论研究提供了新的视角和数据支持。