

Ultraedit
紹介 :
UltraEditは、約400万件の編集サンプルを含む大規模な画像編集データセットです。自動生成され、指示に基づいた画像編集を特徴としています。大規模言語モデル(LLM)の創造性と、人間の評価者によるコンテキスト編集例を活用することで、大規模かつ高品質な画像編集サンプルを体系的に生成する手法を提供します。UltraEditの主な利点は以下の通りです。1) 大規模言語モデルの創造性と人間の評価者によるコンテキスト編集例を活用することで、より幅広い編集指示を提供します。2) 写真や美術作品など、現実の画像に基づいたデータソースを使用することで、多様性を高め、バイアスを軽減します。3) 高品質で自動生成された領域注釈によって強化された、領域ベースの編集もサポートします。
ターゲットユーザー :
UltraEditデータセットは、特に指示に基づいた画像編集技術に焦点を当てた、画像編集分野の研究者や開発者にとって役立ちます。高度な画像編集モデルの開発とトレーニングに豊富なリソースを提供し、複雑な編集タスクの理解と実行におけるモデルの能力向上に役立ちます。
使用シナリオ
空にUFOを追加する
空に月を追加する
桜を追加する
彼女に白い花の刺繍が施された紫色の短いウェディングドレスを着せる
彼女に酋長のヘッドドレスをかぶせる
製品特徴
大規模で高品質な画像編集サンプルを提供する
大規模言語モデルと人間の評価者によるコンテキスト編集例を活用する
現実の画像に基づいたデータソースを使用し、多様性を高め、バイアスを軽減する
領域ベースの編集をサポートし、自動生成された領域注釈を強化する
MagicBrushとEmu-Editのベンチマークテストで記録を更新する
実験と分析を通じて、現実の画像のアンカーポイントと領域ベースの編集データの重要性を確認する
使用チュートリアル
1. UltraEdit公式ウェブサイトにアクセスしてデータセットを入手する
2. 研究または開発のニーズに応じて、適切な画像編集サンプルを選択する
3. データセット内のサンプルを使用して、画像編集モデルを訓練またはテストする
4. モデルによって生成された編集結果を定性的評価する
5. MagicBrushやEmu-Editなどのベンチマークテストを使用して、モデルの性能を評価する
6. 評価結果に基づいて、モデルのパラメータとアルゴリズムを最適化する
7. 訓練済みのモデルを実際の画像編集タスクに適用する
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