論文の概要: Learning Action and Reasoning-Centric Image Editing from Videos and Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03471v1
• Date: Wed, 3 Jul 2024 19:36:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 20:00:48.309090
• Title: Learning Action and Reasoning-Centric Image Editing from Videos and Simulations
• Title（参考訳）: ビデオとシミュレーションからの学習行動と推論中心画像編集
• Authors: Benno Krojer, Dheeraj Vattikonda, Luis Lara, Varun Jampani, Eva Portelance, Christopher Pal, Siva Reddy,
• Abstract要約: AURORAデータセット(AURORA data)は、ビデオやシミュレーションエンジンから人間に注釈を付け、キュレートされた高品質なトレーニングデータの集合である。 AURORA-finetuned model on a new expert-curated benchmark across 8 various editing task。 我々のモデルは従来の編集モデルよりもはるかに優れており、人間のレーティングによって判断される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.637947364341436
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An image editing model should be able to perform diverse edits, ranging from object replacement, changing attributes or style, to performing actions or movement, which require many forms of reasoning. Current general instruction-guided editing models have significant shortcomings with action and reasoning-centric edits. Object, attribute or stylistic changes can be learned from visually static datasets. On the other hand, high-quality data for action and reasoning-centric edits is scarce and has to come from entirely different sources that cover e.g. physical dynamics, temporality and spatial reasoning. To this end, we meticulously curate the AURORA Dataset (Action-Reasoning-Object-Attribute), a collection of high-quality training data, human-annotated and curated from videos and simulation engines. We focus on a key aspect of quality training data: triplets (source image, prompt, target image) contain a single meaningful visual change described by the prompt, i.e., truly minimal changes between source and target images. To demonstrate the value of our dataset, we evaluate an AURORA-finetuned model on a new expert-curated benchmark (AURORA-Bench) covering 8 diverse editing tasks. Our model significantly outperforms previous editing models as judged by human raters. For automatic evaluations, we find important flaws in previous metrics and caution their use for semantically hard editing tasks. Instead, we propose a new automatic metric that focuses on discriminative understanding. We hope that our efforts : (1) curating a quality training dataset and an evaluation benchmark, (2) developing critical evaluations, and (3) releasing a state-of-the-art model, will fuel further progress on general image editing.
• Abstract（参考訳）: 画像編集モデルは、オブジェクトの置換、属性やスタイルの変更、アクションやムーブメントの実行など、さまざまな形式の推論を必要とするさまざまな編集を行うことができるべきである。 現在の一般的な命令誘導編集モデルは、アクションや推論中心の編集に重大な欠点がある。 オブジェクト、属性、スタイリスティックな変更は、視覚的に静的なデータセットから学ぶことができる。 一方、アクションや推論中心の編集のための高品質なデータは乏しく、物理的ダイナミクス、時間性、空間的推論などをカバーする全く異なるソースから来る必要がある。 この目的のために,ビデオやシミュレーションエンジンから,高品質なトレーニングデータを集めたAURORAデータセット(Action-Reasoning-Object-Attribute)を慎重にキュレートする。 我々は、高品質なトレーニングデータの重要な側面に焦点を当てる:三脚(ソースイメージ、プロンプト、ターゲットイメージ)には、プロンプトによって記述された1つの意味のある視覚的変化、すなわち、ソースとターゲットイメージの真に最小限の変更が含まれている。 AURORA-Bench(AURORA-Bench)を用いて,8種類の編集タスクを対象としたAURORA-fintunedモデルの評価を行った。 我々のモデルは従来の編集モデルよりもはるかに優れており、人間のレーティングによって判断される。 自動評価では、過去のメトリクスに重要な欠陥を見つけ、セマンティックにハードな編集作業に使用することを注意する。 代わりに、差別的理解に焦点を当てた新しい自動尺度を提案する。 我々は,(1)品質トレーニングデータセットと評価ベンチマークのキュレーション,(2)批判的評価の展開,(3)最先端のモデルをリリースすることで,画像編集のさらなる進歩を期待する。

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