PixWizard：能够执行包括图像生成、编辑、恢复和翻译在内的多种视觉任务

PixWizard简介

PixWizard是由CUHK MMLab、北京大学和上海人工智能实验室联合开发的一款多功能图像到图像的视觉助手。它基于自由形式的语言指令，能够执行包括图像生成、编辑、恢复和翻译在内的多种视觉任务。通过采用Diffusion Transformers模型，并结合动态分辨率处理机制和结构及语义感知指导，PixWizard在处理不同分辨率的图像时展现出了卓越的生成和理解能力，同时在未见任务和人类指令的泛化上也表现出色。这一创新工具为视觉领域带来了突破，使得复杂图像操作能够通过简单的语言指令实现。

PixWizard主要功能

1. 图像生成：根据文本描述生成图像，包括从草图、深度图、姿势图等条件生成图像。
2. 图像编辑：对现有图像进行编辑，如风格转换、物体添加、移除或替换。
3. 图像恢复：改善图像质量，包括去噪、去雾、去雨、超分辨率等。
4. 图像定位：根据文本提示在图像中定位和标记对象，支持分割、框选和二值化掩码。
5. 密集图像预测：进行语义分割、深度估计、表面法线估计等密集预测任务。
6. 修复和扩展：对图像进行修复（inpainting）和扩展（outpainting），填补缺失部分或扩展图像内容。

PixWizard技术原理

1. Diffusion Transformers (DiT)：作为基础模型，通过学习条件速度场来模拟数据分布，适用于处理不同模态的信息。
2. 动态分区和填充方案：使模型能够处理任意分辨率的图像，更好地适应人类感知过程。
3. 结构感知和语义感知指导：通过VAE编码器和CLIP模型获取图像的结构和语义信息，引导模型更有效地遵循多模态指令。
4. 任务感知动态采样器：选择与特定任务最相关的语义令牌，减少计算需求并提高任务执行效率。
5. 两阶段训练和数据平衡策略：先对数据量较小的任务进行训练，再合并所有数据进行第二阶段训练，以提高模型在各项任务上的性能。
6. 开放语言指令处理：通过手动编写和GPT-4o生成多样化的指令模板，使模型能够理解和执行自由形式的用户指令。
7. 条件流匹配（CFM）目标：用于训练流式模型，通过最小化CFM目标来学习从噪声数据到干净数据的转换。

PixWizard应用场景

1. 艺术创作：PixWizard可以根据文本描述生成具有特定风格和主题的图像，为艺术家和设计师提供灵感和创作素材。
2. 媒体编辑：在新闻或娱乐行业中，PixWizard可以用于快速编辑和增强图像，如去除不需要的物体或添加特效，以提高内容的吸引力。
3. 教育与培训：在教育领域，PixWizard可以用来创建教学材料，如历史场景重现或科学概念的视觉化，以增强学生的学习体验。
4. 电子商务：在线零售商可以使用PixWizard来增强产品图像，例如通过虚拟试穿或更换产品颜色，以提供更丰富的购物体验。
5. 广告与营销：营销人员可以利用PixWizard来设计广告图像，快速实现创意构思，制作吸引人的广告素材，以提升品牌形象。
6. 文化遗产保护：PixWizard可以用于修复和数字化文化遗产图像，如老旧照片或损坏的艺术品，帮助保护和传承文化资产。

PixWizard项目入口

• GitHub代码库：https://github.com/AFeng-x/PixWizard
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2409.15278