近年来,大型语言模型(LLM)在遵循指令完成任务方面取得了令人瞩目的进展。受此启发,研究人员开始探索如何将这种指令跟随能力应用到图像生成和编辑领域。Hugging Face团队基于FLAN和InstructPix2Pix的思路,提出了一种新的方法来对Stable Diffusion进行指令微调,使其能够更好地理解和执行特定的图像处理指令。
指令微调是一种有监督的方法,旨在教会语言模型遵循指令来解决任务。这一概念最初由Google在FLAN(Fine-tuned Language Models Are Zero-Shot Learners)论文中提出。近期的Alpaca和FLAN V2等工作进一步展示了指令微调对各种任务的巨大效益。
另一方面,InstructPix2Pix引入了让Stable Diffusion遵循用户指令对输入图像进行编辑的想法。Hugging Face团队的这项工作部分受到FLAN系列工作的启发,部分受到InstructPix2Pix的影响。他们希望探索是否可以用特定指令和输入图像来提示Stable Diffusion,使其按需要处理图像。
他们的主要思路是首先创建一个指令提示数据集,然后进行InstructPix2Pix风格的训练。最终目标是让Stable Diffusion更好地遵循涉及图像转换相关操作的特定指令。
数据准备过程 受到FLAN的启发。团队针对卡通化和低级图像处理两个任务准备了数据集。
卡通化数据集的创建流程如下:
使用ChatGPT生成50个同义句来表达"将图像卡通化"这一指令。
从Imagenette数据集中随机选取5000个样本,使用预训练的Whitebox CartoonGAN模型生成这些图像的卡通版本作为标签。
将原始图像、指令和卡通化后的图像组合成训练样本。
最终的卡通化数据集可在Hugging Face数据集库中找到。
低级图像处理数据集涵盖了去雨、去噪、低光照增强和去模糊四个常见任务。团队从多个公开数据集中采样,并为每个任务添加了相应的指令提示。最终数据集可在这里获取。
这种混合多任务的设置与FLAN的思路相似,有助于训练出一个能够同时处理多种低级图像处理任务的单一模型。这与传统的低级图像处理方法有所不同,后者通常需要为每个任务单独训练模型。
团队基于InstructPix2Pix训练脚本进行了实验。他们探索了两种训练策略:
实验发现,第一种策略能够更快地适应新数据集。
团队将指令微调后的卡通化模型与预训练的InstructPix2Pix模型和CartoonGAN模型进行了比较。结果显示,指令微调模型能够更忠实地匹配CartoonGAN的输出效果。
在去雨任务上,指令微调模型相比预训练的InstructPix2Pix模型展现出了更令人信服的结果:
然而,在低光照增强和去模糊等任务上,模型的表现仍有待改进。这可能是由于这些任务的训练样本不足所致。
在图像编辑领域,专业人士的意图(要执行的任务)与编辑工具中需要执行的具体操作之间存在脱节。能够将自然语言目标轻松转化为低级图像编辑操作将带来无缝的用户体验。InstructPix2Pix等机制的引入,让我们离这一理想更近了一步。
然而,仍然存在一些挑战:
扩大数据集规模会如何影响生成样本的质量?
对于更广泛的任务混合,增加训练时间会产生什么影响?
这种方法如何推广到更广泛的常见"指令微调"任务?
在训练过程中动态使用同一指令的不同变体是否有助于提高性能?
使用ControlNet训练设置会带来什么结果?
本文介绍 了Hugging Face团队在Stable Diffusion指令微调方面的探索。虽然预训练的InstructPix2Pix模型擅长遵循一般的图像编辑指令,但在面对更具体的指令时可能会失效。为了缓解这一问题,团队讨论了如何准备数据集以进一步微调InstructPix2Pix,并展示了初步结果。
尽管结果仍有提升空间,但这项工作为研究人员提供了一个基础,希望能激励他们进一步探索上述开放问题。通过不断改进,我们有望实现更智能、更精准的AI辅助图像处理系统,为创作者和设计师提供更强大的工具。
OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
高分辨率纹理 3D 资产生成
Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。
一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。
3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。
用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示
TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。
10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识
AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目,提供 10 节课程,涵盖构建 AI 代理的必备知识,支持多种语言,包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容,助您快速入门 AI 代理领域。
AI Excel全自动制表工具
AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。
基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。
全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。
一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号