論文の概要: PixWizard: Versatile Image-to-Image Visual Assistant with Open-Language Instructions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15278v1
• Date: Mon, 23 Sep 2024 17:59:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 13:43:14.896281
• Title: PixWizard: Versatile Image-to-Image Visual Assistant with Open-Language Instructions
• Title（参考訳）: PixWizard:オープンランゲージインストラクションによる画像と画像の両立型ビジュアルアシスタント
• Authors: Weifeng Lin, Xinyu Wei, Renrui Zhang, Le Zhuo, Shitian Zhao, Siyuan Huang, Junlin Xie, Yu Qiao, Peng Gao, Hongsheng Li,
• Abstract要約: PixWizardは、画像生成、操作、翻訳を自由言語命令に基づいて行うために設計されたイメージ・ツー・イメージのビジュアルアシスタントである。 我々は、様々な視覚タスクを統一された画像テキスト・画像生成フレームワークに取り組み、Omni Pixel-to-Pixel Instruction-Tuningデータセットをキュレートする。 我々の実験は、PixWizardが様々な解像度の画像に対して印象的な生成能力と理解能力を示すだけでなく、目に見えないタスクや人間の指示で有望な一般化能力を示すことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.92809850624118
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a versatile image-to-image visual assistant, PixWizard, designed for image generation, manipulation, and translation based on free-from language instructions. To this end, we tackle a variety of vision tasks into a unified image-text-to-image generation framework and curate an Omni Pixel-to-Pixel Instruction-Tuning Dataset. By constructing detailed instruction templates in natural language, we comprehensively include a large set of diverse vision tasks such as text-to-image generation, image restoration, image grounding, dense image prediction, image editing, controllable generation, inpainting/outpainting, and more. Furthermore, we adopt Diffusion Transformers (DiT) as our foundation model and extend its capabilities with a flexible any resolution mechanism, enabling the model to dynamically process images based on the aspect ratio of the input, closely aligning with human perceptual processes. The model also incorporates structure-aware and semantic-aware guidance to facilitate effective fusion of information from the input image. Our experiments demonstrate that PixWizard not only shows impressive generative and understanding abilities for images with diverse resolutions but also exhibits promising generalization capabilities with unseen tasks and human instructions. The code and related resources are available at https://github.com/AFeng-x/PixWizard
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自由言語命令に基づく画像生成,操作,翻訳のための多機能なビジュアルアシスタントPixWizardを提案する。 この目的のために、様々な視覚タスクを統一された画像-テキスト-画像生成フレームワークに取り組み、Omni Pixel-to-Pixel Instruction-Tuning Datasetをキュレートする。 自然言語で詳細な命令テンプレートを構築することにより、テキスト・ツー・イメージ生成、画像復元、画像グラウンド化、画像の高密度化、画像編集、制御可能な生成、塗装・塗装などの多様な視覚タスクを包括的に含む。 さらに,我々はDiffusion Transformers (DiT) を基礎モデルとして採用し,その能力をフレキシブルな任意の解像度メカニズムで拡張し,入力のアスペクト比に基づいて動的に画像を処理し,人間の知覚過程と密接に一致させることができる。 このモデルは、入力画像からの効果的な情報の融合を容易にするために、構造認識と意味認識のガイダンスも組み込んでいる。 我々の実験は、PixWizardが様々な解像度の画像に対して印象的な生成能力と理解能力を示すだけでなく、目に見えないタスクや人間の指示で有望な一般化能力を示すことを示した。 コードとその関連リソースはhttps://github.com/AFeng-x/PixWizardで入手できる。

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