HQ-Edit est un ensemble de données d'édition d'images de haute qualité, basé sur des instructions, créé par une équipe de recherche de l'UC Santa Cruz. Cet ensemble de données contient environ 200 000 exemples de modification, chacun avec une image d'entrée, une image de sortie et une description détaillée de la modification. Les caractéristiques de l'ensemble de données comprennent une haute résolution, diverses instructions d'édition et des images et des textes alignés avec précision. Les chercheurs ont utilisé les derniers modèles de base GPT-4V et DALL-E 3 pour créer un processus de collecte de données évolutif capable de générer automatiquement des données d'édition d'images de haute qualité. Les images haute résolution et les détails riches du jeu de données HQ-Edit améliorent considérablement les performances des modèles d'édition d'images existants.