# 精準

Emu Edit是一款多任務圖像編輯模型，通過識別和生成任務完成精準圖像編輯，並在此領域內取得了最新的技術突破。Emu Edit的架構針對多任務學習進行了優化，並在眾多任務上進行訓練，包括基於區域的編輯、自由形式的編輯以及檢測和分割等計算機視覺任務。除此之外，為了更有效地處理這多種任務，我們引入了學習到的任務嵌入概念，用於指導生成過程以正確執行編輯指令。我們的模型經過多任務訓練和使用學習到的任務嵌入都能顯著提升準確執行編輯指令的能力。 Emu Edit還支持對未見任務的快速適應，通過任務倒轉實現少樣本學習。在這個過程中，我們保持模型權重不變，僅更新任務嵌入來適應新任務。我們的實驗證明，Emu Edit能夠迅速適應新任務，如超分辨率、輪廓檢測等。這使得在標註樣本有限或計算預算有限的情況下，使用Emu Edit進行任務倒轉特別有優勢。 為了支持對基於指令的圖像編輯模型的嚴格且有根據的評估，我們還收集並公開發布了一個新的基準數據集，其中包含七種不同的圖像編輯任務：背景修改（background）、綜合圖像變化（global）、風格修改（style）、對象移除（remove）、對象添加（add）、局部修改（local）以及顏色/紋理修改（texture）。此外，為了與Emu Edit進行正確比較，我們還分享了Emu Edit在數據集上的生成結果。 Emu Edit 2023 Meta保留所有版權

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