HQ-Edit は、カリフォルニア大学サンタクルーズ校の研究チームによって作成された、高品質の指示ベースの画像編集データセットです。このデータセットには、入力画像、出力画像、および詳細な編集手順を含む約 200,000 の編集例が含まれています。データセットの特徴には、高解像度、多様な編集指示、正確に位置合わせされた画像とテキストが含まれます。研究者らは、最新のベースモデル GPT-4V および DALL-E 3 を活用して、高品質の画像編集データを自動的に生成できるスケーラブルなデータ収集パイプラインを構築しました。 HQ-Edit データセットの高解像度画像と豊富な詳細により、既存の画像編集モデルのパフォーマンスが大幅に向上します。

引用

@article{hui2024hq,
title   = {HQ-Edit: A High-Quality Dataset for Instruction-based Image Editing},
author  = {Hui, Mude and Yang, Siwei and Zhao, Bingchen and Shi, Yichun and Wang, Heng and Wang, Peng and Zhou, Yuyin and Xie, Cihang},
journal = {arXiv preprint arXiv:2404.09990},
year    = {2024}
}