OmniEdit：开源通用图像编辑工具实现智能化视觉创作与修改

OmniEdit是一款先进的图像编辑技术，融合了多个专家模型的监督训练，旨在处理多种图像编辑任务。它能够适应不同的图像纵横比，支持七种编辑任务，包括对象替换、移除、添加等，适用于各种宽高比和分辨率。

OmniEdit是什么

OmniEdit是一种前沿的图像编辑技术，通过结合多个专家模型的指导，训练出一个通用的图像编辑模型。该模型可以处理各类图像编辑任务，具备灵活性与高效性。OmniEdit支持七种不同的编辑任务，如对象替换、对象移除、对象添加等，能够处理任意宽高比和分辨率的图像。该技术采用了七个专家模型的监督训练，这确保了编辑任务的全面覆盖。同时，采用EditNet的新架构，有效提升了编辑的成功率。OmniEdit在自动评估和人工评估中均显著优于现有技术（如InstructPix2Pix、MagicBrush、UltraEdi等），能够准确执行指令，并保持原始图像的高保真度。

OmniEdit的主要功能

• 多任务编辑能力：OmniEdit可执行七种图像编辑任务，包括对象替换、对象移除、对象添加、属性修改、背景替换、环境变化和风格转换。
• 专家模型监督：通过七个不同专家模型的指导训练，确保编辑任务的全面覆盖。
• 任意宽高比和分辨率支持：模型能够处理各种宽高比和分辨率的图像，适应多样化的应用场景。
• 指令驱动的编辑：用户可以基于文本指令来指导OmniEdit进行特定的图像编辑，增强了编辑的灵活性和用户控制能力。
• 高质量图像输出：在编辑过程中，OmniEdit能保持原始图像的高保真度，显著减少噪声和伪影。
• 数据质量控制：使用大型多模态模型对合成样本进行评分，以提高训练数据的质量。

OmniEdit的技术原理

• 专家到通用模型的监督学习：多个专家模型的监督信号用来训练一个通用的编辑模型，每个专家模型专注于特定的编辑任务。
• 重要性采样：通过大型多模态模型（如GPT-4o）对合成样本进行质量评分，提高训练数据集的质量。
• EditNet架构：基于扩散-变换器的架构，支持中间表示的交互，增强模型对编辑任务的理解。
• 支持任意宽高比：训练过程中包含不同宽高比的图像，确保模型能够处理任何图像的宽高比。

OmniEdit的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/TIGER-AI-Lab/OmniEdit
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/TIGER-Lab/omniedit-6732d8e381c3e56b0a2106d5
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.07199

OmniEdit的应用场景

• 专业图像编辑：为设计师和艺术家提供高效的图像编辑工具，适用于广告设计、艺术创作、照片修复等领域。
• 社交媒体内容创作：帮助社交媒体用户快速编辑和美化图像，提升内容吸引力。
• 电子商务：在线商家可编辑产品图片，如更换背景、调整风格，以增强产品市场吸引力。
• 新闻和媒体：新闻机构能够迅速调整新闻图片，以适应不同出版需求和风格。
• 教育和培训：作为教学工具，帮助学生掌握图像编辑和视觉设计技能。

常见问题

• OmniEdit支持哪些图像编辑任务？ OmniEdit支持七种编辑任务，包括对象替换、移除和添加等。
• 如何使用OmniEdit进行图像编辑？ 用户可以通过文本指令指导OmniEdit进行特定的图像编辑。
• OmniEdit能处理哪些格式的图像？ OmniEdit支持多种图像格式，并能处理不同宽高比和分辨率。
• OmniEdit的输出质量如何？ OmniEdit在编辑过程中能够保持图像的高保真度，减少噪声和伪影。