論文の概要: X2Edit: Revisiting Arbitrary-Instruction Image Editing through Self-Constructed Data and Task-Aware Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07607v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 04:22:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.940553
• Title: X2Edit: Revisiting Arbitrary-Instruction Image Editing through Self-Constructed Data and Task-Aware Representation Learning
• Title（参考訳）: X2Edit: 自己構築データとタスク認識表現学習による任意命令画像編集の見直し
• Authors: Jian Ma, Xujie Zhu, Zihao Pan, Qirong Peng, Xu Guo, Chen Chen, Haonan Lu,
• Abstract要約: X2Editデータセットは、14の多様な編集タスクをカバーする包括的なデータセットである。 バランスの取れたカテゴリで370万の高品質なデータを構築します。 実験により、多くの優れたモデルの間で、モデルの編集性能が競争力があることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5731375523793645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing open-source datasets for arbitrary-instruction image editing remain suboptimal, while a plug-and-play editing module compatible with community-prevalent generative models is notably absent. In this paper, we first introduce the X2Edit Dataset, a comprehensive dataset covering 14 diverse editing tasks, including subject-driven generation. We utilize the industry-leading unified image generation models and expert models to construct the data. Meanwhile, we design reasonable editing instructions with the VLM and implement various scoring mechanisms to filter the data. As a result, we construct 3.7 million high-quality data with balanced categories. Second, to better integrate seamlessly with community image generation models, we design task-aware MoE-LoRA training based on FLUX.1, with only 8\% of the parameters of the full model. To further improve the final performance, we utilize the internal representations of the diffusion model and define positive/negative samples based on image editing types to introduce contrastive learning. Extensive experiments demonstrate that the model's editing performance is competitive among many excellent models. Additionally, the constructed dataset exhibits substantial advantages over existing open-source datasets. The open-source code, checkpoints, and datasets for X2Edit can be found at the following link: https://github.com/OPPO-Mente-Lab/X2Edit.
• Abstract（参考訳）: 任意のインストラクション画像編集のための既存のオープンソースデータセットは依然として最適であり、コミュニティで広く使われている生成モデルと互換性のあるプラグイン・アンド・プレイ編集モジュールは特に欠落している。 本稿では、まず、テーマ駆動生成を含む14種類の編集タスクをカバーする包括的なデータセットであるX2Edit Datasetを紹介する。 業界主導の統一画像生成モデルとエキスパートモデルを用いてデータを構築する。 一方,VLMを用いて適切な編集命令を設計し,データをフィルタリングする様々なスコアリング機構を実装した。 その結果、バランスの取れたカテゴリで370万の高品質なデータを構築した。 第2に、コミュニティ画像生成モデルとシームレスに統合するために、FLUX.1に基づくタスク対応のMoE-LoRAトレーニングを設計する。 最終性能をさらに向上するために,拡散モデルの内部表現を利用し,画像編集型に基づく正負のサンプルを定義し,コントラスト学習を導入する。 大規模な実験により、多くの優れたモデルの間で、モデルの編集性能が競争力があることが示されている。 さらに、構築されたデータセットは、既存のオープンソースデータセットよりも大きなアドバンテージを示す。 X2Editのオープンソースコード、チェックポイント、データセットは以下のリンクで見ることができる。

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