ДалееСледующее руководство
Диалоговое редактирование изображений с помощью мультимодальных моделей
Визуальный ИИ
Визуальное руководство по искусственному интеллекту
Редактирование инструкций InstructPix2Pix
InstructPix2Pix позволяет редактировать фотографию, набрав простую команду, например «сделать зиму» или «превратить кошку в собаку», без масок или инструментов выделения.
Прослушайте это руководствоОзвучено ИИ · ~2 min
На этой странице2 минуты чтения
Обзор
It taught a diffusion model to follow editing instructions directly.
Глубокое погружение
InstructPix2Pix is a diffusion model conditioned on an input image and an editing instruction. Its authors constructed synthetic training pairs by using GPT-3 to generate instructions and Prompt-to-Prompt with Stable Diffusion to create edited image examples. They report that the trained model can apply user-written instructions to real images without per-example fine-tuning or inversion. This does not mean inference is a single network evaluation: diffusion sampling still uses iterative denoising. Two guidance scales trade instruction adherence against similarity to the source image, and the model can alter details beyond the requested edit, so review remains necessary.
Реальная реализация
Блогер вводит команду «добавить осеннюю листву», чтобы изменить внешний вид фотографии летнего пейзажа для сезонного поста.
Продавец электронной коммерции дает указание «изменить цвет рубашки на темно-синий», чтобы создать варианты цвета продукта с помощью одного кадра.
Учитель редактирует историческую фотографию с помощью функции «Раскрасить это», чтобы сделать черно-белое архивное изображение ярким для урока.
Создатель мема командует «надеть на собаку солнцезащитные очки», не маскируя морду собаки вручную.
Будущее редактирования инструкций InstructPix2Pix
Instruction-based editing can make image changes easier to request, but generative outputs still need review for unintended alterations, missing details, and unsupported historical claims.
Применение на практике
Почему это важно
- Скорость и масштаб. Визуальный ИИ может автоматизировать задачи проверки, обнаружения и маркировки в любом масштабе.
- Выбор сборки. Творческие группы могут быстрее создавать прототипы концепций с меньшим количеством доработок вручную.
- Команда и рабочий процесс. Операции могут использовать изображения и видеосигналы, которые раньше было трудно обрабатывать.
Следите за
- Права на изображение и согласие могут стать юридическими рисками, если происхождение неясно.
- Производительность модели может варьироваться в зависимости от освещения, демографии и окружающей среды.
- Ложноположительные результаты могут остаться незамеченными, если не контролировать пороговые значения достоверности.
Следующие шаги
- Определите критерии приемки точности, стоимости отзыва и ошибок.
- Тестируйте с данными, которые соответствуют реальным производственным условиям.
- Добавьте человеческую проверку для прогнозов с низкой достоверностью или высокой эффективностью.
- Отслеживайте дрейф модели и выполняйте ее повторную проверку после изменений камеры или набора данных.
Продолжайте исследовать
Бесплатная рассылка
Получайте ежедневный AI-обзор
Три проверенных AI-истории каждое утро буднего дня, написанные простым английским. Бесплатно навсегда, без рекламы.
Одно электронное письмо каждый будний день. Отписаться в один клик. Мы никогда не продаем и не передаем ваш адрес.
Проверьте себя
Take the InstructPix2Pix Instruction Editing quiz
Мгновенная обратная связь по каждому ответу и общий сертификат с проверяемым идентификатором после прохождения курса.
Поддержите бесплатное образование в области искусственного интеллекта. AI Understanding — это некоммерческая организация 501(c)(3). Никакой рекламы и платного доступа. Сделать пожертвование
Часто задаваемые вопросы
What is InstructPix2Pix Instruction Editing?
InstructPix2Pix позволяет редактировать фотографию, набрав простую команду, например «сделать зиму» или «превратить кошку в собаку», без масок или инструментов выделения. Он научил модель распространения напрямую следовать инструкциям по редактированию.
Как сообщить InstructPix2Pix, что нужно изменить?
Вы просто вводите команду типа «сделай зиму»; никаких масок или выбора региона не требуется.
Как создавались обучающие данные InstructPix2Pix?
Авторы объединили пары подписей, сгенерированные GPT-3, с синтезом изображений «подсказка к подсказке», чтобы автоматически создавать тройки.
Что контролируют две навигационные шкалы InstructPix2Pix?
Одна шкала определяет, насколько строго редактирование следует инструкциям; другой определяет, какая часть исходного изображения сохраняется.
Почему модель склонна оставлять неупомянутые части изображения в покое?
Инструкция нацелена на конкретное изменение, поэтому модель сохраняет области, которые не упоминаются в инструкции.
Does InstructPix2Pix require separate per-image fine-tuning or inversion before applying an edit?
The paper describes applying the trained model to an image and instruction without per-example fine-tuning or inversion. The diffusion model still performs iterative denoising during inference.
Продолжайте учиться
Связанные руководства
Другие руководства, выбранные по этой теме