GPT-Color

GPT-Color 是一个专为实例级图像着色任务构建的数据集。该数据集利用了预训练视觉语言模型 GPT-4 和 BLIP-2 的强大多模态推理能力，自动生成了高质量的注释。数据集为图像中的每个实例提供了细粒度的文本描述和相应的分割掩码，非常适合用于实例感知的图像着色任务。该数据集旨在解决图像着色任务中存在的颜色溢出、颜色绑定错误、稀疏颜色数据和低分辨率等问题，通过精确的实例感知着色，提高图像着色质量和真实感。

GPT-Color is a dataset specifically constructed for the instance-level image colorization task. This dataset leverages the powerful multimodal reasoning capabilities of pre-trained vision-language models GPT-4 and BLIP-2 to automatically generate high-quality annotations. It provides fine-grained textual descriptions and corresponding segmentation masks for each instance in the images, making it highly suitable for instance-aware image colorization tasks. This dataset aims to address common issues in image colorization tasks, including color bleeding, color binding errors, sparse color data and low resolution, and improves the quality and realism of image colorization through precise instance-aware colorization.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

GPT-Color数据集的构建过程充分结合了现代视觉语言模型的强大能力。研究团队首先利用RAM模型对图像中的对象进行检测，生成实例掩码和初步标注。随后，通过GPT-4和BLIP-2两种先进的视觉语言模型协同工作，为每个实例生成精细的颜色描述文本。为确保数据质量，采用了双重验证机制：当GPT-4因图像模糊或安全限制无法生成有效描述时，BLIP-2将作为补充生成器。这种混合策略有效解决了单一模型的局限性，最终在COCO-Stuff子集上构建了包含约12,000张训练图像和3,000张测试图像的高质量数据集。

使用方法

该数据集主要面向基于扩散模型的实例感知图像着色研究。使用时需将全局文本描述、实例掩码和实例文本描述作为多模态输入联合处理。在训练阶段，建议采用两阶段策略：先独立训练实例掩码和文本引导模块，再引入控制网络和像素级掩码注意力机制进行端到端优化。推理时可应用论文提出的多实例采样策略，先对各实例区域单独采样，再通过加权融合获得最终结果。为提升模型鲁棒性，可随机将输入掩码和文本置为空标记，使模型同时支持条件化和无条件化着色任务。

背景与挑战

背景概述

GPT-Color数据集由上海交通大学和哔哩哔哩公司的研究团队于2025年提出，旨在解决图像着色任务中的实例级精确控制问题。该数据集构建于COCO-Stuff子集之上，包含约12,000张训练图像和3,000张测试图像，每张图像平均提供8个实例的详细掩码和色彩描述。研究团队创新性地利用GPT-4和BLIP-2等视觉语言模型自动生成高质量的实例级色彩标注，弥补了传统数据集中色彩信息不完整、描述冗余等缺陷。作为首个专注于实例感知着色任务的数据集，GPT-Color通过融合全局色彩描述与实例级'物体+颜色'短语标注，为扩散模型在保持像素级细节的同时实现精确的语义绑定提供了重要支撑。

当前挑战

在解决领域问题方面，GPT-Color主要应对三个核心挑战：扩散模型在潜在空间处理导致的颜色渗色问题、复杂文本描述下的色彩绑定错误，以及高分辨率图像生成的细节保留难题。数据集构建过程中，研究团队面临标注质量控制的挑战，包括低分辨率图像导致的GPT-4描述失效、BLIP-2生成描述的不一致性，以及多模态模型安全过滤机制造成的标注缺失。此外，如何平衡实例级标注的精细度与数据规模，确保生成的'物体+颜色'短语既简洁又全面覆盖图像内容，也是构建过程中的关键挑战。这些问题的解决使得GPT-Color在保持512×512高分辨率输出的同时，实现了优于COCO-Stuff等基准数据集的色彩语义对齐能力。

常用场景

经典使用场景

GPT-Color数据集在图像着色领域具有广泛的应用，尤其在实例感知的文本引导着色任务中表现突出。该数据集通过结合实例分割掩码和细粒度的文本描述，为每个图像实例提供了详细的颜色信息，使得模型能够精确地根据用户提供的文本和掩码进行着色。经典使用场景包括自动为黑白照片上色，同时确保颜色与文本描述严格匹配，避免颜色溢出和绑定错误。

解决学术问题

GPT-Color数据集解决了图像着色领域中的多个关键学术问题。首先，它通过实例级别的掩码和文本描述，有效缓解了颜色溢出问题，确保颜色仅在指定区域内应用。其次，数据集提供了丰富的颜色绑定信息，解决了传统方法中颜色与对象绑定不准确的问题。此外，数据集的高分辨率和详细的实例标注为模型训练提供了高质量的数据支持，显著提升了着色结果的视觉质量和语义一致性。

实际应用

在实际应用中，GPT-Color数据集被广泛用于图像修复、历史照片着色以及影视后期制作等领域。例如，在影视后期中，该数据集可以帮助艺术家快速为黑白场景添加符合剧情需求的颜色，显著提升工作效率。此外，该数据集还可用于教育领域，帮助学生和研究者理解图像着色技术的原理和应用。

数据集最近研究

最新研究方向

在图像着色领域，GPT-Color数据集的提出标志着基于扩散模型和实例感知技术的精细化着色研究取得了显著进展。该数据集通过结合GPT-4和BLIP-2的多模态推理能力，自动生成高质量的实例级文本描述和分割掩码，为文本引导的图像着色任务提供了更全面的标注支持。前沿研究方向主要集中在解决颜色溢出和颜色绑定错误等关键挑战，通过像素级掩码注意力机制和实例掩码与文本引导模块，实现了对每个实例的独立处理，从而提升了颜色分配的精确性。此外，多实例采样策略的应用进一步优化了生成过程，确保了不同实例区域之间的信息隔离。GPT-Color数据集的构建不仅填补了现有数据集中颜色信息描述不足的空白，还为高分辨率图像着色任务提供了新的基准。这一进展对于提升图像着色的真实感和细节保留具有重要意义，同时也为计算机视觉领域的多模态学习提供了新的研究思路。

相关研究论文

• Controllable Image Colorization with Instance-aware Texts and Masks

  上海交通大学, 中国 · 2025年