論文の概要: BrushEdit: All-In-One Image Inpainting and Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10316v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 17:58:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:03:55.822705
• Title: BrushEdit: All-In-One Image Inpainting and Editing
• Title（参考訳）: BrushEdit:オールインワンの画像インペイントと編集
• Authors: Yaowei Li, Yuxuan Bian, Xuan Ju, Zhaoyang Zhang, Ying Shan, Qiang Xu,
• Abstract要約: BrushEditは、インペイントベースの命令誘導画像編集パラダイムである。 本研究では,MLLMとデュアルブランチ画像の描画モデルを統合することで,自由形式の命令編集を可能にするシステムを提案する。 本フレームワークは,MLLMとインパインティングモデルを効果的に組み合わせ,7つの指標で優れた性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.964488009367564
• License:
• Abstract: Image editing has advanced significantly with the development of diffusion models using both inversion-based and instruction-based methods. However, current inversion-based approaches struggle with big modifications (e.g., adding or removing objects) due to the structured nature of inversion noise, which hinders substantial changes. Meanwhile, instruction-based methods often constrain users to black-box operations, limiting direct interaction for specifying editing regions and intensity. To address these limitations, we propose BrushEdit, a novel inpainting-based instruction-guided image editing paradigm, which leverages multimodal large language models (MLLMs) and image inpainting models to enable autonomous, user-friendly, and interactive free-form instruction editing. Specifically, we devise a system enabling free-form instruction editing by integrating MLLMs and a dual-branch image inpainting model in an agent-cooperative framework to perform editing category classification, main object identification, mask acquisition, and editing area inpainting. Extensive experiments show that our framework effectively combines MLLMs and inpainting models, achieving superior performance across seven metrics including mask region preservation and editing effect coherence.
• Abstract（参考訳）: 画像編集はインバージョンベースと命令ベースの両方を用いた拡散モデルの開発によって大きく進歩した。 しかし、現在のインバージョンベースのアプローチは、大きな変更(例えば、オブジェクトの追加や削除)に苦労する。 一方、命令ベースの手法は、しばしばユーザーがブラックボックス操作を制限し、編集領域と強度を指定するために直接のインタラクションを制限する。 このような制約に対処するために,マルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)と画像インパインティングモデルを活用し,自律的でユーザフレンドリでインタラクティブな自由形式の命令編集を可能にする,新しいインパインティングベースの命令誘導画像編集パラダイムであるBrushEditを提案する。 具体的には、MLLMとデュアルブランチ画像の塗装モデルをエージェント協調フレームワークに統合し、編集カテゴリ分類、主オブジェクト識別、マスク取得、編集領域の塗装を行う自由形式の講義編集を可能にするシステムを提案する。 大規模な実験により, MLLMと塗装モデルとを効果的に組み合わせ, マスク領域の保存や編集効果のコヒーレンスを含む7つの指標において, 優れた性能が得られた。

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