HP-Image-40K

HP-Image-40K是由字节跳动等机构构建的大规模人-产品图像数据集，包含4万余条高质量样本，旨在解决广告和电商领域高保真图像生成的训练数据匮乏问题。该数据集通过预训练文本-图像模型合成初始样本，并经过自动化过滤流程（包括语义对齐、边缘分割、CLIP相似度筛选及文本一致性校验）确保数据多样性和细节真实性。其核心应用为支持基于参考图像的修复框架HiFi-Inpaint，通过高频特征增强和像素级监督，实现产品纹理、品牌标识等细粒度元素的高精度保留。HP-Image-40K is a large-scale human-product image dataset constructed by ByteDance and other institutions, which contains over 40,000 high-quality samples. It aims to address the shortage of training data for high-fidelity image generation in the advertising and e-commerce domains. This dataset synthesizes initial samples using pre-trained text-image models, and then adopts an automated filtering pipeline including semantic alignment, edge segmentation, CLIP similarity screening and text consistency verification to ensure data diversity and authenticity of details. Its core application is to support the reference-image-based inpainting framework HiFi-Inpaint, which achieves high-precision retention of fine-grained elements such as product textures and brand logos through high-frequency feature enhancement and pixel-level supervision.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在人类-产品图像生成领域，高质量数据集的匮乏长期制约着模型性能的提升。HP-Image-40K的构建采用了一种创新的自合成与自动化过滤相结合的范式。研究团队首先利用预训练的文本到图像模型FLUX.1-Dev，通过精心设计的提示词模板生成双联画格式的图像，其中左半部分展示产品，右半部分呈现人与产品的结合场景。随后，通过边缘检测算法对双联画进行精确分割，分离出产品图像和人类-产品图像。为确保数据质量，构建流程引入了多级自动化过滤机制：利用YOLOv8定位产品区域并计算CLIP特征相似度以保障语义一致性；借助InternVL模型提取图像中的文本信息，并通过重叠度评估来筛选文本保真度高的样本。最终，每个样本包含文本提示、掩码后的人类图像、产品图像及目标人类-产品图像，形成了超过四万组高质量、多样化的训练数据，为模型训练奠定了坚实基础。

特点

HP-Image-40K数据集的核心特征在于其规模性、多样性与高质量标注的有机结合。该数据集包含超过四万个样本，其规模足以支撑深度模型的充分训练。多样性体现在多个维度：掩码区域面积比覆盖了从局部小物体到占据画面主要部分的大物体的广泛范围，模拟了真实应用场景中产品尺寸和空间分布的变化；产品类别涵盖了瓶罐、容器、管状物、分配器等多种日常物品，提供了丰富的形状、材质与结构特征。更为关键的是，数据集通过严格的自动化过滤流程，确保了样本在语义对齐、视觉一致性和文本保真度方面的高标准。每个样本均配备了结构化的四元组标注，为基于参考的图像修复任务提供了精确的监督信号。这种大规模、高质量且标注完备的特性，使其成为推动人类-产品图像生成技术发展的关键资源。

使用方法

HP-Image-40K数据集专为训练和评估参考式图像修复模型而设计，尤其适用于需要高保真度细节保留的人类-产品图像生成任务。在使用时，模型通常接收三个输入：一个描述场景的文本提示、一张掩码了特定区域的人类图像，以及一张作为参考的产品图像。数据集的标注提供了对应的目标图像作为监督信号。研究与实践表明，该数据集可用于训练端到端的生成框架，如HiFi-Inpaint。模型通过学习将参考产品的精细特征（如形状、颜色、图案、纹理及品牌文字）无缝融合到掩码区域，同时保持与周围人类场景的视觉连贯性。此外，该数据集也可用于基准测试，通过计算生成图像与真实目标图像在CLIP相似度、DINO特征相似度、结构相似性以及针对高频细节的SSIM-HF等指标上的得分，来客观评估不同模型在细节保真度、视觉一致性和图像质量方面的性能。

背景与挑战

背景概述

在广告、电子商务和数字营销领域，展示人与产品融合的人-物图像具有重要应用价值。为应对生成此类图像时产品细节保真度的核心挑战，字节跳动、香港中文大学、浙江大学等机构的研究团队于2026年提出了HP-Image-40K数据集。该数据集旨在为基于参考的图像修复任务提供大规模、高质量的标注数据，以支持生成式模型在保持产品纹理、形状和品牌元素等高保真细节方面的训练与评估。其构建标志着计算机视觉在精细化内容生成方向的重要进展，为后续研究提供了关键的数据基准。

当前挑战

HP-Image-40K数据集致力于解决人-物图像生成中高保真细节保留的核心难题，其挑战主要体现在两个方面。在领域问题层面，现有基于参考的图像修复模型难以精确对齐产品与人体区域的空间及外观特征，去噪过程易导致纹理、形状等细粒度信息丢失，无法满足商业应用对产品细节的严苛要求。在构建过程层面，获取真实世界的大规模人-物配对图像耗时费力，数据稀缺且多样性不足。研究团队通过自合成流水线生成初始数据，并面临自动化过滤中保持产品语义一致性、跨图像文本对齐以及确保样本视觉质量等多重技术挑战，最终通过多阶段筛选机制构建出该数据集。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉与生成式人工智能领域，HP-Image-40K数据集主要服务于基于参考图像的修复任务，特别是面向人-物图像的生成。该数据集通过提供大量高质量的文本提示、掩码人体图像、产品参考图像及对应的人-物合成图像，为训练端到端的高保真修复模型奠定了数据基础。其经典使用场景在于，研究者利用该数据集训练如HiFi-Inpaint等先进框架，以学习如何将产品参考图像中的精细细节（如形状、颜色、纹理、品牌标识）无缝且高保真地融入被掩码的人体图像区域，从而生成视觉一致、细节保留完整的商业级合成图像。

衍生相关工作

HP-Image-40K作为HiFi-Inpaint框架的组成部分，其发布促进了围绕高保真参考修复的一系列衍生研究。经典工作主要沿两个方向展开：一是方法论的改进，例如后续研究可能借鉴其共享增强注意力（SEA）与细节感知损失（DAL）的设计思想，将其应用于视频生成、3D资产贴图或跨模态编辑等更复杂场景；二是数据集的扩展与泛化，研究者可能基于类似的合成与过滤流程，构建面向不同物体类别（如家具、汽车）、不同场景（如室内外环境）或包含更复杂交互的大规模数据集，以探索模型在更广阔应用下的泛化能力与局限性。

数据集最近研究

最新研究方向

在计算机视觉与生成式人工智能领域，HP-Image-40K数据集作为一项专门针对人-物图像生成任务的大规模资源，正推动着参考式图像修复技术向高保真度方向发展。该数据集通过自合成与自动过滤流程构建，包含超过四万组样本，为模型训练提供了丰富且高质量的数据基础。其关联的前沿研究聚焦于提升生成图像中产品细节的保留能力，核心创新体现在共享增强注意力机制与细节感知损失函数的引入，这些技术旨在强化模型对纹理、形状及品牌标识等细粒度特征的捕捉与重建。随着电子商务与数字营销对视觉内容真实性与一致性要求的日益提高，HP-Image-40K及其对应框架HiFi-Inpaint为自动化广告内容生成提供了切实可行的解决方案，显著降低了人工设计成本，并在CVPR等顶级会议上展示了其技术影响力。

相关研究论文

• HiFi-Inpaint: Towards High-Fidelity Reference-Based Inpainting for Generating Detail-Preserving Human-Product Images

  中国科学院大学; 香港中文大学; 字节跳动; 浙江大学; 德克萨斯大学奥斯汀分校 · 2026年