NeIn

NeIn是一个用于研究文本引导图像编辑中的否定现象的大型数据集。它包含366,957个五元组，即源图像、原始标题、选定对象、否定句子和目标图像。其中包括342,775个用于训练的查询和24,182个用于基准测试的查询。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在文本引导图像编辑领域，NeIn数据集通过系统化流程构建了大规模否定指令样本。该数据集以MS-COCO图像库为基础，从原始标注中提取视觉语境，结合生成式指令与否定性描述，形成包含源图像、原始描述、选定对象、否定语句和目标图像的五元组结构。构建过程采用自动化流水线，确保数据的一致性与可扩展性，最终涵盖34万余训练样本与2.4万验证样本，为否定语义研究提供坚实基础。

特点

作为首个专注于否定语义的大规模图像编辑数据集，NeIn展现出多模态协同的鲜明特性。其核心价值在于完整保留了图像编辑的因果链条，通过否定指令与目标图像的显式关联，揭示了文本否定对视觉内容修改的直接影响。数据集涵盖多样化的对象类别与编辑场景，既包含局部对象移除也涉及全局风格转换，为视觉语言模型理解复杂否定逻辑提供了丰富的实验素材。

使用方法

研究者可借助该数据集开展文本到图像生成的否定控制研究，通过对比源图像与目标图像的差异，解析否定指令对生成结果的调节机制。具体使用时，模型应以COCO字段作为输入基准，结合T_negative字段的否定语义进行图像编辑训练，并以NeIn字段作为监督信号评估生成质量。验证集适用于量化评估编辑效果，为负向提示技术在扩散模型中的应用提供标准化测试基准。

背景与挑战

背景概述

随着文本引导图像编辑技术的快速发展，研究者们逐渐认识到否定性指令在精确控制生成内容方面的重要价值。NeIn数据集由Nhat-Tan Bui等研究人员于2024年创建，作为首个大规模研究文本引导图像编辑中否定现象的数据集，该数据集基于MS-COCO图像构建，包含366,957个五元组样本，每个样本包含源图像、原始描述、选定对象、否定语句和目标图像。该数据集的建立标志着计算机视觉领域对否定语义理解的深入探索，为图像编辑模型理解复杂否定指令提供了重要支撑。

当前挑战

在文本引导图像编辑领域，否定性指令的理解与执行面临着语义理解的复杂性挑战，模型需要准确识别否定词所指向的具体对象及其属性。数据集构建过程中，研究人员需解决否定语句的自动生成与验证难题，确保否定指令的语义明确性和逻辑一致性。同时，如何从原始图像中精确分离被否定对象并生成对应的目标图像，涉及复杂的图像分割与内容修复技术。此外，大规模数据标注的质量控制与语义对齐也是构建过程中的重要挑战，需要保证否定指令与编辑结果之间的准确对应关系。

常用场景

经典使用场景

在文本引导图像编辑领域，NeIn数据集为研究否定指令的表达与实现提供了重要支持。其经典应用场景聚焦于训练和评估扩散模型，通过结合原始图像、描述文本及否定性提示，引导模型生成符合否定语义的目标图像。例如，给定“不要添加沙发”的指令，模型需在保留原图核心内容的同时移除指定对象，从而推动图像编辑技术向更精细、可控的方向发展。

实际应用

在实际应用中，NeIn数据集可广泛应用于智能图像处理工具与创意设计平台。例如，在广告设计中，用户可通过否定指令快速调整画面元素；在影视后期制作中，它能辅助移除场景中的干扰物体。这些应用不仅提升了编辑效率，还降低了专业图像处理的技术门槛，为行业提供了更灵活的视觉内容生成方案。

衍生相关工作

基于NeIn数据集，学术界衍生出多项经典研究工作。例如，结合扩散模型的负向提示优化方法，提升了图像编辑中对否定语义的响应精度；视觉语言模型（VLM）的否定推理能力评估框架也借此得以建立。这些工作进一步推动了文本-图像交互技术在可控生成、语义理解等方向的理论创新与技术突破。