PromptFix – 高度细节保留和指令遵循的图像处理引导扩散模型 | AI工具集

PromptFix是什么

PromptFix是新型的指令引导扩散模型，结合语言模型和大规模视觉指令数据集，根据人类指令执行多样化的图像处理任务。PromptFix基于构建大规模的指令遵循数据集，提出高频引导采样方法和辅助提示适配器，增强对图像高频细节的保留和处理严重退化图像的能力。实验结果表明，PromptFix在多种图像处理任务中优于现有方法，展现出优越的零样本能力，在盲恢复和组合任务中表现出色。PromptFix有效地解决了空间信息丢失和图像退化适应问题，提高模型在遵循指令进行图像处理时的性能和准确性。

PromptFix的主要功能

• 图像处理任务执行：PromptFix根据用户自定义的指令执行包括低级任务、图像编辑和对象创建在内的广泛图像处理任务。
• 高频细节保护：基于高频引导采样方法，PromptFix在图像生成或编辑过程中保护高频细节，确保图像细节的精确保留。
• 任务泛化能力提升：基于视觉语言模型（VLMs）辅助提示适配器，增强文本提示，提升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展现出优越的零样本能力，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，覆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：扩散模型用逐步添加高斯噪声将数据转换为噪声，从噪声中重建数据。PromptFix基于这一原理，用预测噪声模式逐步还原清晰的图像。
• 高频引导采样（High-frequency Guidance Sampling）：为保持图像中的高频细节，PromptFix引入高频引导采样方法。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（Auxiliary Prompting Adapter）：PromptFix设计辅助提示适配器，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：将视觉数据和语言指令结合起来，PromptFix实现跨模态学习，让模型能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，准确地执行用户的编辑指令。

PromptFix的项目地址

PromptFix的应用场景

• 个人照片编辑：个人用户修复老照片、去除照片中的不想要的物体或人物，或者给黑白照片上色。
• 专业摄影：摄影师增强图片细节，如在光线不足的情况下提高照片的亮度和清晰度，或者改变照片的风格和色调。
• 数字艺术创作：艺术家创造新的艺术作品，比如将现实照片转换成油画或其他艺术风格。
• 媒体和广告：在广告制作中，快速修改广告图像，适应不同的广告文案或品牌要求。
• 电影和视频制作：在电影后期制作中，修复损坏的电影胶片，或者在不需要昂贵的现场拍摄的情况下创建特效场景。