HumanEdit|图像编辑数据集|数据集数据集

HumanEdit是由新加坡国立大学等机构创建的高质量人类奖励数据集，专门用于基于指令的图像编辑。该数据集包含5,751张高分辨率图像，涵盖六个不同的编辑类别，如添加、移除、替换等。数据集的创建过程经过多轮人工验证和反馈，确保了数据的高准确性和可靠性。HumanEdit旨在为图像编辑任务提供一个多样化和高质量的基准，以推动未来在该领域的研究和模型评估。

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数据集介绍

构建方式

HumanEdit数据集通过一个四阶段的注释流程构建，确保了数据的高质量和多样性。首先，设计了详细的教程和测验，以确保注释者能够有效地使用DALL-E 2平台。接着，从Unsplash平台精心挑选高分辨率图像，并分配给选定的注释者进行质量评估。在第三阶段，注释者为这些图像创建新颖且多样的编辑指令，并使用DALL-E 2平台生成编辑后的图像。最后，管理员进行两级质量审查和人类反馈，确保编辑图像与指令的一致性和质量。整个过程耗时超过2500小时，最终形成了包含5751张高质量图像的数据集。

特点

HumanEdit数据集具有多个显著特点。首先，它通过多轮质量控制确保了数据的高准确性和一致性。其次，数据集包含了来自多个领域的高分辨率图像，适用于高保真度的图像编辑任务。此外，数据集区分了需要掩码和不需要掩码的编辑任务，提供了掩码以支持多样化的微调和评估需求。最后，数据集通过词云可视化、Vendi Score计算、旭日图和河流图等分析，展示了其卓越的多样性。

使用方法

HumanEdit数据集适用于多种图像编辑任务的训练和评估。用户可以通过提供的编辑指令和掩码进行模型微调，以提高图像编辑的精确度和多样性。数据集支持掩码和非掩码两种编辑模式，用户可以根据具体需求选择合适的模式。此外，数据集还提供了详细的统计数据和可视化工具，帮助用户更好地理解和利用数据集。通过使用HumanEdit，研究人员和开发者可以推动图像编辑领域的进一步发展，并建立新的评估基准。

背景与挑战

背景概述

HumanEdit数据集是由Skywork AI、新加坡国立大学、北京大学和南洋理工大学联合开发的高质量人类奖励数据集，专门用于指令引导的图像编辑。该数据集的创建旨在解决现有大规模编辑数据集在人类偏好对齐方面的不足，通过引入人类注释者和管理者的反馈，确保数据集的准确性和可靠性。HumanEdit包含了5,751张图像，涵盖了六种不同的编辑指令类型：动作、添加、计数、关系、移除和替换，这些指令类型广泛覆盖了现实世界中的各种场景。数据集的构建过程经过精心设计，包括四个阶段的注释流程，总计超过2,500小时的人力投入，确保了数据的高质量和多样性。HumanEdit的发布为未来在图像编辑领域的研究和评估提供了新的基准。

当前挑战

HumanEdit数据集在构建过程中面临了多个挑战。首先，如何确保数据集与人类偏好高度对齐是一个关键问题，因为现有的数据集往往缺乏足够的人类反馈，导致训练数据与实际用户编辑指令之间存在偏差。其次，数据集的构建需要处理复杂的图像编辑任务，如局部编辑和语义编辑，这些任务对模型的精确性和多样性提出了高要求。此外，数据集的多样性和高分辨率内容来源也是一个挑战，需要从广泛的领域中选择高质量的图像。最后，如何在保证数据质量的同时，处理大量图像的注释和验证工作，确保数据集的可靠性和实用性，也是构建过程中需要克服的难题。

常用场景

经典使用场景

HumanEdit数据集在指导性图像编辑领域中具有经典应用场景，主要用于训练和评估基于文本指令的图像编辑模型。通过提供详细的编辑指令和相应的图像掩码，该数据集能够支持多种编辑任务，如对象添加、移除、替换、动作改变、计数调整和关系修改。这些任务涵盖了广泛的现实世界场景，使得模型能够在不同编辑需求下进行精确操作。

解决学术问题

HumanEdit数据集解决了现有大规模编辑数据集在人类偏好对齐方面的挑战。传统数据集往往缺乏足够的人类反馈，导致训练数据与实际用户编辑指令之间的偏差。HumanEdit通过引入人工标注和反馈机制，确保了数据的高质量和真实性，从而提升了模型在实际应用中的表现。这一改进对于推动图像编辑领域的研究具有重要意义，为未来的模型开发和评估提供了可靠的基准。

衍生相关工作

HumanEdit数据集的发布催生了一系列相关研究工作，特别是在基于文本指令的图像编辑模型方面。例如，一些研究团队基于HumanEdit开发了新的编辑算法，提升了模型在复杂编辑任务中的表现。此外，HumanEdit还被用于评估现有模型的性能，推动了图像编辑领域的技术进步。相关工作还包括对数据集多样性和质量的进一步分析，以及探索如何利用HumanEdit进行跨模态学习和多任务训练。