图像编辑

来自 浙江大学、哈佛大学 和 南洋理工大学 的研究人员提出了一种名为 Insert Anything 的创新框架，通过用户指定的灵活控制，将参考图像中的对象无缝整合到目标场景中。这一方法无需为每个任务...

字节跳动和佛罗里达中央大学计算机视觉研究中心的研究人员推出新型图像编辑方法 SuperEdit ，通过改进监督信号来提升基于指令的图像编辑性能。 项目主页：https://liming-ai.gith...

浙江大学和哈佛大学的研究人员联合推出了ICEdit（In-Context Edit），这是一个高效且强大的基于指令的图像编辑框架。 与传统方法相比，ICEdit 仅需 1% 的可训练参数（2 亿）和 ...

谷歌 Gemini 聊天机器人正在迎来一项重大升级，为用户带来更强大的图像编辑功能。根据谷歌周三发布的博客文章，Gemini 现在不仅支持用户修改 AI 生成的图像，还可以编辑从手机或电脑上传的图像...

中山大学深圳校区、腾讯混元、清华大学和香港科技大学的研究人员推出新型指令式图像编辑框架FireEdit，它通过利用区域感知的视觉语言模型（VLM），实现了对用户指令的细粒度理解和精确图像编辑。Fire...

罗切斯特大学、Netflix Eyeline Studios和德克萨斯大学达拉斯分校的研究人员推出 FreSca，用于增强扩散模型（Diffusion Models）在图像编辑和图像理解任务中的性能...

巴伊兰大学和英伟达的研究人员推出一种无需训练的方法SISO，用于从单张主题图像进行个性化图像生成和编辑。SISO 是一种无需训练的方法，通过优化与输入主题图像的相似度分数来实现图像的个性化生成和编辑...

阿里巴巴通义实验室推出基于指令的图像生成和编辑框架ACE++，这是之前介绍过的新型多模态生成模型ACE升级版，ACE++ 通过改进的长上下文条件单元（LCU++）和两阶段训练方案，能够高效地利用预训练...

阿尔伯塔大学电子与计算机工程系、华为技术加拿大公司和华为麒麟解决方案的研究人员推出新型图像编辑框架PixelMan，它基于扩散模型（Diffusion Models, DMs），通过像素操作和生成来实...

现有的基于指令的图像编辑方法通常依赖于监督学习，需要包含输入图像、编辑图像和编辑指令的三元组数据集。这些数据集通常通过现有编辑方法或人工标注生成，引入了偏差并限制了模型的泛化能力。为了克服这些挑战，苏...

图像合成是计算机视觉中的一个常见任务，涉及将前景对象无缝集成到背景场景中。传统的图像合成方法通常依赖于人为的编辑或预定义的规则，难以处理前景对象与背景场景之间的复杂相互作用。为了应对这一挑战，哈佛大学...

图像编辑技术近年来在基于反演（inversion-based）和基于指令（instruction-based）的方法上取得了显著进步。然而，这些方法各自存在局限性： 基于反演的方法：在处理重大修改（如...