Data Science. SQL hub

Forwarded from Machinelearning

🔥 FireEdit — новая методика редактирования изображений по инструкции

🌟 В основе FireEdit — усовершенствованная Vision Language Model (VLM), способная выполнять тонкое и точное редактирование изображений на основе текстовых промптов.

🌟 Что внутри:
🟢Region Tokens
Позволяют VLM точно определять редактируемые объекты даже в сложных сценах, не затрагивая остальное изображение.
🟢Time-Aware Target Injection
Динамически регулирует степень редактирования на разных этапах шумоподавления, интегрируя информацию о времени с текстовыми эмбеддингами.
🟢Hybrid Visual Cross-Attention
Позволяет сохранить высокочастотные визуальные детали и семантическую согласованность изображения.

✔️Результаты
FireEdit превосходит другие SOTA-методы на датасете Emu Edit — как по точности локализации, так и по качеству результата.

✔️ Визуальные сравнения показывают, что FireEdit:
🟢Лучше локализует редактируемые области
🟢Меньше искажает фон и окружающие детали
🟢Сохраняет высокую семантическую точность

🔜 Статья
🔜Проект

@ai_machinelearning_big_data


#AI #VLM #Diffusion #ImageEditing #FireEdit #ML

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tgoop.com/sqlhub/1839

4.2K viewsApr 16 at 16:39

🔥 FireEdit — новая методика редактирования изображений по инструкции

🌟 В основе FireEdit — усовершенствованная Vision Language Model (VLM), способная выполнять тонкое и точное редактирование изображений на основе текстовых промптов.

🌟 Что внутри:
🟢Region Tokens
Позволяют VLM точно определять редактируемые объекты даже в сложных сценах, не затрагивая остальное изображение.
🟢Time-Aware Target Injection
Динамически регулирует степень редактирования на разных этапах шумоподавления, интегрируя информацию о времени с текстовыми эмбеддингами.
🟢Hybrid Visual Cross-Attention
Позволяет сохранить высокочастотные визуальные детали и семантическую согласованность изображения.

✔️Результаты
FireEdit превосходит другие SOTA-методы на датасете Emu Edit — как по точности локализации, так и по качеству результата.

✔️ Визуальные сравнения показывают, что FireEdit:
🟢Лучше локализует редактируемые области
🟢Меньше искажает фон и окружающие детали
🟢Сохраняет высокую семантическую точность

🔜 Статья
🔜Проект

@ai_machinelearning_big_data


#AI #VLM #Diffusion #ImageEditing #FireEdit #ML