PromptFix – – 微软开源的AI修图工具，通过提示词实现多种图像处理

PromptFix是一款由微软开发的开源AI图像修复工具，利用先进的扩散模型技术，能够根据用户的指令对受损图片进行高效处理，去除不需要的元素。它支持多种图像处理任务，如上色、物体移除、去雾、去模糊、去除水印、清除雪迹以及增强低光照图像等，展现出卓越的灵活性和实用性。

PromptFix是什么

PromptFix是微软推出的一款开源AI图像修复工具，基于扩散模型的技术，旨在帮助用户处理损坏的图片，消除不需要的元素。凭借其强大的功能，PromptFix能够执行多种图像处理任务，包括上色、物体移除、去雾、去模糊、去除水印、清除雪迹以及增强低光照图像。该工具采用20步的去噪过程，有效修复图像缺陷，同时保持图像的原有结构。PromptFix能够适应不同的长宽比，展现出优异的泛化能力。

PromptFix的主要功能

• 图像处理任务执行：PromptFix根据用户的自定义指令，执行包括低级任务、图像编辑和对象创建在内的多种图像处理任务。
• 高频细节保护：通过高频引导采样方法，PromptFix在图像生成或编辑过程中保护高频细节，确保图像细节的准确保留。
• 任务泛化能力提升：基于视觉语言模型（VLMs）的辅助提示适配器，增强文本提示，提高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展现出卓越的零样本学习能力，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，涵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：扩散模型通过逐步添加高斯噪声将数据转化为噪声，随后再从噪声中重建数据。PromptFix基于这一原理，利用预测噪声模式逐步恢复清晰图像。
• 高频引导采样：为保留图像中的高频细节，PromptFix引入高频引导采样方法，使用低通滤波器和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：PromptFix设计了辅助提示适配器，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：通过结合视觉数据与语言指令，PromptFix实现跨模态学习，使模型能够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，并准确执行用户的编辑指令。

PromptFix的项目地址

• 项目官网：yongshengyu.com/PromptFix-Page
• GitHub仓库：https://github.com/yeates/PromptFix
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/yeates/PromptfixData
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2405.16785

PromptFix的应用场景

• 个人照片编辑：用户可以利用PromptFix修复老旧照片，去除照片中不需要的物体或人物，或为黑白照片上色。
• 专业摄影：摄影师可以使用该工具增强照片细节，例如在光线不足的情况下提高照片的亮度和清晰度，或改变照片的风格和色调。
• 数字艺术创作：艺术家可以借助PromptFix创造新的艺术作品，例如将真实照片转化为油画或其他艺术风格。
• 媒体和广告：在广告制作过程中，快速修改广告图像，以适应不同的广告文案或品牌要求。
• 电影和视频制作：在电影的后期制作中，修复受损的胶卷，或在无需昂贵现场拍摄的情况下创建特效场景。