PixWizard是一个多功能的图像到图像视觉助手，基于自然语言指令执行图像生成、编辑和翻译等任务。系统通过统一的图像-文本到图像生成框架，将多种视觉任务整合在一起，通过构建一个包含3000万数据点的全面训练集支持这些任务。PixWizard用基于流的Diffusion Transformer（DiT）作为基础模型，引入结构感知和语义感知指导，有效处理输入图像的信息。实验结果表明，PixWizard在多种分辨率的图像上展现出强大的生成和理解能力，能处理在训练过程中未遇到的新任务和指令，显示出良好的泛化能力。
PixWizard的主要功能图像生成: 根据文本描述生成新图像。图像编辑: 根据自然语言指令对现有图像进行编辑，如移除、替换或添加图像中的元素。图像翻译: 将一种视觉内容转换为另一种，例如将草图转换为详细图像。图像恢复: 修复受损或退化的图像，如去噪、去雨、去模糊。图像定位: 根据文本提示在图像中定位对象。密集图像预测: 进行语义分割、深度估计等任务。PixWizard的技术原理任务统一: 将不同的视觉任务统一为图像到图像的翻译问题，经过后处理转换为所需格式。数据构建: 基于多任务、多模态的数据集进行训练，包含30 million数据点，涵盖图像生成、编辑、修复等多种任务。架构设计: 基于流的Diffusion Transformer (DiT) 作为基础模型，具有灵活性和稳定性。结构感知和语义感知指导: 通过变分自编码器 (VAE) 和 CLIP模型获取图像的结构和语义信息，引导生成过程。任意分辨率处理: 通过动态分区和填充方案，处理不同分辨率的图像，保持原始分辨率。两阶段训练和数据平衡策略: 第一阶段专注于数据量较小的任务，第二阶段整合数据进行训练，提高模型在小型数据集上的性能。基于流的条件指令调优:基于预训练的Lumina-Next-T2I模型初始化PixWizard的权重，预测速度场进行图像生成。PixWizard的项目地址GitHub仓库：https://github.com/AFeng-x/PixWizardarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2409.15278PixWizard的应用场景内容创作：艺术家和设计师基于PixWizard根据文本描述生成图像，或者对现有图像进行编辑和风格转换，创造新的艺术作品。媒体编辑：在新闻媒体或出版业，PixWizard快速修复或增强图片，比如去除照片中的噪声或不想要的物体。广告和营销：营销人员用PixWizard生成吸引人的广告图像，或者根据产品特点创建定制化的视觉效果。社交媒体：用户在社交媒体上用PixWizard编辑个人照片，添加有趣的效果或者进行艺术化处理。教育和研究：在教育领域，PixWizard作为教学工具，帮助学生理解图像处理和视觉概念。在科研领域，帮助研究人员进行图像分析和数据增强。电子商务：在线零售商用PixWizard增强产品图像，使其更具吸引力，或者根据用户反馈快速调整图像内容。 
