PromptFix是新型的指令引导扩散模型,结合语言模型和大规模视觉指令数据集,根据人类指令执行多样化的图像处理任务。PromptFix基于构建大规模的指令遵循数据集,提出高频引导采样方法和辅助提示适配器,增强对图像高频细节的保留和处理严重退化图像的能力。实验结果表明,PromptFix在多种图像处理任务中优于现有方法,展现出优越的零样本能力,在盲恢复和组合任务中表现出色。PromptFix有效地解决了空间信息丢失和图像退化适应问题,提高模型在遵循指令进行图像处理时的性能和准确性。
PromptFix的主要功能图像处理任务执行:PromptFix根据用户自定义的指令执行包括低级任务、图像编辑和对象创建在内的广泛图像处理任务。高频细节保护:基于高频引导采样方法,PromptFix在图像生成或编辑过程中保护高频细节,确保图像细节的精确保留。任务泛化能力提升:基于视觉语言模型(VLMs)辅助提示适配器,增强文本提示,提升模型在不同图像处理任务间的泛化能力。零样本学习能力:PromptFix展现出优越的零样本能力,尤其在盲恢复和组合任务中,无需额外训练即可处理未见过的任务。大规模数据集构建:构建大规模的指令遵循数据集,覆盖多种图像处理任务,为模型提供丰富的学习样本。PromptFix的技术原理扩散模型:扩散模型用逐步添加高斯噪声将数据转换为噪声,从噪声中重建数据。PromptFix基于这一原理,用预测噪声模式逐步还原清晰的图像。高频引导采样(High-frequency Guidance Sampling):为保持图像中的高频细节,PromptFix引入高频引导采样方法。用低通滤波器和VAE跳跃连接特征计算保真度约束,确保在去噪过程中保留高频细节。辅助提示适配器(Auxiliary Prompting Adapter):PromptFix设计辅助提示适配器,基于视觉语言模型(VLMs)增强文本提示,提供更丰富的语义信息,改善模型对复杂指令的理解和执行。数据集构建:构建大规模的指令遵循数据集,覆盖多种图像处理任务,包括低级任务、图像编辑和对象创建,为模型提供丰富的学习样本。跨模态学习:将视觉数据和语言指令结合起来,PromptFix实现跨模态学习,让模型能理解和执行与图像内容相关的复杂指令。优化和损失函数:在训练过程中,PromptFix采用特定的优化策略和损失函数,确保模型能有效地从噪声中恢复出高质量的图像,准确地执行用户的编辑指令。PromptFix的项目地址项目官网:yongshengyu.com/PromptFix-PageGitHub仓库:https://github.com/yeates/PromptFixHuggingFace模型库:https://huggingface.co/datasets/yeates/PromptfixDataarXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2405.16785PromptFix的应用场景个人照片编辑:个人用户修复老照片、去除照片中的不想要的物体或人物,或者给黑白照片上色。专业摄影:摄影师增强图片细节,如在光线不足的情况下提高照片的亮度和清晰度,或者改变照片的风格和色调。数字艺术创作:艺术家创造新的艺术作品,比如将现实照片转换成油画或其他艺术风格。媒体和广告:在广告制作中,快速修改广告图像,适应不同的广告文案或品牌要求。电影和视频制作:在电影后期制作中,修复损坏的电影胶片,或者在不需要昂贵的现场拍摄的情况下创建特效场景。
上一篇