AnyEdit|图像编辑数据集|多模态数据数据集

AnyEdit是一个综合的多模态指令编辑数据集，包含250万个高质量编辑对，涵盖20种编辑类型和5个领域。数据集通过初始数据多样性、自适应编辑过程和编辑结果的自动选择来确保多样性和质量。使用该数据集，进一步训练了一种新型的AnyEdit Stable Diffusion模型，该模型具有任务感知路由和可学习的任务嵌入，用于统一图像编辑。

原始信息汇总

AnyEdit 数据集概述

简介

AnyEdit 是一个综合的多模态指令编辑数据集，包含超过 250 万个高质量的编辑对，涵盖 20 种编辑类型，跨越五个领域。通过初始数据多样性、自适应编辑过程和编辑结果的自动选择，确保了 AnyEdit 集合的多样性和质量。使用该数据集，进一步训练了一种新的 AnyEdit Stable Diffusion 模型，该模型具有任务感知路由和可学习的任务嵌入，用于统一图像编辑。在三个基准数据集上的综合实验表明，AnyEdit 持续提升了基于扩散的编辑模型的性能，展示了开发支持人类创造力的指令驱动图像编辑模型的前景。

数据集概览

数据集将图像编辑任务分为五组，基于不同的编辑能力：

• 局部编辑 (Local Editing)：专注于基于区域的编辑。
• 全局编辑 (Global Editing)：专注于全范围的图像渲染。
• 相机移动编辑 (Camera Move Editing)：专注于视点的改变而非场景。
• 隐式编辑 (Implicit Editing)：需要常识知识来完成复杂的编辑。
• 视觉编辑 (Visual Editing)：包含额外的视觉输入，满足多模态编辑的需求。

数据集收集步骤

1. 通用数据准备
2. 多样化指令生成
3. 自适应编辑流程
4. 数据质量增强

指令格式

python { "edit": "change the airplane to green", # 编辑指令 "edited object": "airplane", # 编辑区域，仅用于局部编辑，否则为 None "input": "a small airplane sits stationary on a piece of concrete.", # 原始图像的描述 "output": "A green small airplane sits stationary on a piece of concrete.", # 编辑后图像的描述 "edit_type": "color_alter", # 编辑类型 "visual_input": "None", # 视觉输入的参考图像，否则为 None "image_file": "COCO_train2014_000000521165.jpg", # 原始图像文件 "edited_file": "xxxxx.png" # 编辑后图像文件 }

数据集设置

1. 创建新的 Python 环境并下载预训练权重 bash bash setup.sh

2. 下载所有候选数据集

3. 指令生成（参考 CaptionsGenerator）

4. 预过滤目标图像（编辑前） bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python pre_filter.py --instruction-path [xx.json] --instruction-type [] --image-root []

5. 图像编辑（参考脚本以获取更多示例）

6. 后过滤最终数据集 bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python post_filter.py --instruction-type []

项目文件夹结构

• Datasets/
  • anyedit_datasets/
    • add
    • remove
    • replace
  • coco/
    • train2014/
      • 0.jpg
      • 1.jpg
  • flux_coco_images/
    • 0.jpg
    • 1.jpg
  • add_postfilter.json
  • remove_postfilter.json
  • replace_postfilter.json

编辑结果示例

部分Ⅰ

原始图像	编辑类型	编辑指令	编辑后图像
<img src="assert/example_figures/action_change_origin.jpg" width="250" height="250">	Action Change	Make the action of the plane to taking off	<img src="assert/example_figures/action_change_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/add_origin.jpg" width="250" height="250">	Add	Include a candle on top of the cake	<img src="assert/example_figures/add_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/appearance_alter_new_origin.jpg" width="250" height="250">	Appearance Alter	Make the horses wearing garlands	<img src="assert/example_figures/appearance_alter_new_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/background_change_new_origin.jpg" width="250" height="250">	Background Change	Alter the background to a garden	<img src="assert/example_figures/background_change_new_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/color_alter_origin.jpg" width="250" height="250">	Color Alter	Alter the color of frame to orange	<img src="assert/example_figures/color_alter_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/counting_origin.jpg" width="250" height="250">	Counting	The number of camels increases to two	<img src="assert/example_figures/counting_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/implicit_change_new_origin.jpg" width="250" height="250">	Implicit Change	What will happen if the sun never go down?	<img src="assert/example_figures/implicit_change_new_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/material_change_origin.jpg" width="250" height="250">	Material Change	Change the material of kitten like aluminium_foil	<img src="assert/example_figures/material_change_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/movement_origin.jpg" width="250" height="250">	Movement	Shift the man in the image	<img src="assert/example_figures/movement_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/outpaint_origin.jpg" width="250" height="250">	Outpaint	Outpaint the image as you can	<img src="assert/example_figures/outpaint_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/relation_origin.jpg" width="250" height="250">	Relation	Place two yellow flowers in the middle of the table	<img src="assert/example_figures/relation_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/remove_origin.jpg" width="250" height="250">	Remove	Remove the person on skis	<img src="assert/example_figures/remove_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/replace_origin.jpg" width="250" height="250">	Replace	Replace the elephant with a seal	<img src="assert/example_figures/replace_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/resize_origin.jpg" width="250" height="250">	Resize	Zoom out the giraffes in the image	<img src="assert/example_figures/resize_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/rotation_change_origin.jpg" width="250" height="250">	Rotation Change	Turn the bag counterclockwise	<img src="assert/example_figures/rotation_change_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/style_change_origin.jpg" width="250" height="250">	Style Change	Change the style of the image to contrast	<img src="assert/example_figures/style_change_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/textual_change_origin.jpg" width="250" height="250">	Textual Change	Replace the text eddie with stobart	<img src="assert/example_figures/textual_change_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/tune_transfer_origin.jpg" width="250" height="250">	Tune Transfer	Change the season to autumn	<img src="assert/example_figures/tune_transfer_edit.jpg" width="250" height="250">

部分Ⅱ

原始图像	参考图像	编辑类型	编辑指令	编辑后图像
<img src="assert/example_figures/visual_bbox_origin.jpg" width="250" height="250">	<img src="assert/example_figures/visual_bbox_visual_input.jpg" width="250" height="250">	Visual Bbox	Follow the given bounding box [v*] to remove the skis	<img src="assert/example_figures/visual_bbox_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/visual_depth_origin.jpg" width="250" height="250">	<img src="assert/example_figures/visual_depth_visual_input.jpg" width="250" height="250">	Visual Depth	Refer to the given depth image [v*] to remove umbrella	<img src="assert/example_figures/visual_depth_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/visual_material_transfer_new_origin.jpg" width="250" height="250">	<img src="assert/example_figures/visual_material_transfer_new_visual_input.jpg" width="250" height="250">	Visual Material Transfer	Change the material of monument like linen	<img src="assert/example_figures/visual_material_transfer_new_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/visual_reference_origin.jpg" width="250" height="250">	<img src="assert/example_figures/visual_reference_visual_input.jpg" width="250" height="250">	Visual Reference	Replace the elephants to [v*]	<img src="assert/example_figures/visual_reference_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/visual_scribble_origin.jpg" width="250" height="250">	<img src="assert/example_figures/visual_scribble_visual_input.jpg" width="250" height="250">	Visual Scribble	Refer to the given scribble [v*] to replace the toilet paper with a book	<img src="assert/example_figures/visual_scribble_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/visual_segment_origin.jpg" width="250" height="250">	<img src="assert/example_figures/visual_segment_visual_input.jpg" width="250" height="250">	Visual Segment	Follow the given segment image [v*] to remove truck	<img src="assert/example_figures/visual_segment_edit.jpg" width="250" height="250">
<img src="assert/example_figures/visual_sketch_origin.jpg" width="250" height="250">	<img src="assert/example_figures/visual_sketch_visual_input.jpg" width="250" height="250">	Visual Sketch	Watch the given sketch [v*] to replace the bananas to apples	<img src="assert/example_figures/visual_sketch_edit.jpg" width="250" height="250">

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

AnyEdit数据集的构建过程体现了多层次的精心设计。首先，通过广泛的数据准备阶段，确保了初始数据的多样性。随后，采用多样化的指令生成方法，以覆盖多种编辑需求。在编辑过程中，引入了自适应编辑管道，确保每一步都能根据具体任务进行调整。最后，通过自动化的数据质量增强步骤，筛选出高质量的编辑结果，从而形成最终的数据集。

特点

AnyEdit数据集以其多模态和多样化的特点著称。该数据集包含了250万对高质量的编辑样本，涵盖了20种不同的编辑类型，跨越五个主要领域。其独特之处在于，不仅支持局部和全局编辑，还涉及视角变化、隐含编辑和视觉输入等多种复杂编辑任务。此外，数据集的构建过程中，特别强调了指令的多样性和编辑结果的质量，确保了数据集在训练和评估中的广泛适用性。

使用方法

使用AnyEdit数据集时，首先需创建一个新的Python环境，并下载预训练权重。接着，下载所有候选数据集，并使用提供的脚本生成指令。在编辑前，通过预过滤步骤筛选目标图像，确保编辑任务的有效性。随后，进行图像编辑，并使用后过滤步骤对最终数据集进行质量控制。数据集的文件结构清晰，便于用户根据需求进行定制化编辑和分析。

背景与挑战

背景概述

AnyEdit数据集是由一支专注于图像编辑领域的研究团队创建的，旨在解决统一高质量图像编辑的问题。该数据集包含了250万对高质量编辑样本，涵盖了超过20种编辑类型，并跨越五个不同的领域。AnyEdit的构建通过三个主要方面确保了数据的多样性和质量：初始数据的多样性、适应性编辑过程以及编辑结果的自动化选择。该数据集不仅为图像编辑模型的训练提供了丰富的资源，还展示了指令驱动图像编辑模型在支持人类创造力方面的潜力。

当前挑战

AnyEdit数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，确保初始数据的多样性是一个复杂的过程，需要从多个来源收集和整合数据。其次，适应性编辑过程要求高效的算法来处理不同类型的编辑任务，这涉及到对图像和指令的精确理解与操作。最后，自动化选择编辑结果需要强大的评估机制，以确保生成的图像质量符合预期标准。此外，该数据集还需应对多模态编辑任务的复杂性，这要求模型能够处理和整合视觉输入与文本指令。

常用场景

经典使用场景

AnyEdit数据集在图像编辑领域中展现了其卓越的应用潜力。通过提供多样化的编辑指令和高质量的编辑结果，该数据集支持了多种图像编辑任务，包括局部编辑、全局编辑、相机移动编辑、隐式编辑和视觉编辑。这些任务涵盖了从简单的颜色调整到复杂的场景重构，为研究人员和开发者提供了丰富的资源，以训练和评估图像编辑模型。

解决学术问题

AnyEdit数据集解决了图像编辑领域中常见的学术研究问题，如编辑指令的多样性和复杂性、编辑结果的质量和一致性等。通过提供250万个高质量的编辑对，该数据集显著提升了扩散模型在图像编辑任务中的表现，推动了指令驱动图像编辑模型的发展，为支持人类创造力的图像编辑技术奠定了基础。

衍生相关工作

基于AnyEdit数据集，许多经典工作得以展开。例如，研究人员利用该数据集训练了AnyEdit Stable Diffusion模型，该模型通过任务感知路由和可学习的任务嵌入，实现了统一的图像编辑。此外，AnyEdit还启发了多模态图像编辑技术的研究，推动了图像编辑领域的技术进步和创新。