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SEED-Data-Edit 技术报告：用于教学图像编辑的混合数据集
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究介绍了HQ-Edit数据集，包含约200,000个高质量编辑的图像，使用GPT-4V和DALL-E 3模型收集在线示例并创建高质量双联图像。提出了Alignment和Coherence两个评估指标，并使用GPT-4V对图像编辑对的质量进行定量评估。HQ-Edit的高分辨率图像和全面编辑提示增强了现有图像编辑模型的能力，微调的InstructPix2Pix达到了最先进的图像编辑性能。
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关键要点
- 本研究介绍了HQ-Edit数据集，包含约200,000个高质量编辑的图像。
- 使用GPT-4V和DALL-E 3模型收集在线示例并创建高质量双联图像。
- 提出了Alignment和Coherence两个评估指标。
- 使用GPT-4V对图像编辑对的质量进行定量评估。
- HQ-Edit的高分辨率图像和全面编辑提示增强了现有图像编辑模型的能力。
- 微调的InstructPix2Pix达到了最先进的图像编辑性能。
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