Ant Group ra mắt ConceptEdit: Công cụ mã nguồn mở tạo dữ liệu chỉnh sửa ảnh bằng AI

Concept: Khai phá tiềm năng chỉnh sửa hình ảnh thông qua Concept Scaling và Dense Supervision

Tập dữ liệu đang được tải lên.

Quy trình Concept chỉnh sửa hình ảnh

Quy trình 3 giai đoạn để tạo các tập dữ liệu chỉnh sửa hình ảnh quy mô lớn, dựa trên phân loại (taxonomy-grounded):

Hai biến thể được cung cấp song song:

Cấu trúc kho lưu trữ (Repo layout)

Thiết lập

config.py đã được thêm vào gitignore — tuyệt đối không commit tệp này.

Bạn sẽ cần:

Chạy quy trình

Tất cả các lệnh được chạy từ thư mục gốc của repo (để config.py nằm trong đường dẫn Python).

Đơn concept (Single-concept)

Đầu ra của mỗi bước nằm cùng thư mục với đầu vào của nó:

Đa concept (Multi-concept)

Các lệnh tương tự với tiền tố multi_:

multi_instruct_gen.py cũng có thể xử lý tệp JSONL chứa các đường dẫn hình ảnh trong bộ nhớ đối tượng thông qua tham số --jsonl (mỗi dòng là một đối tượng JSON, với trường images). Sử dụng --help để xem danh sách đầy đủ các cờ (flags).

Lược đồ JSON theo từng tác vụ

Sau bước 1 (đơn)

Sau bước 1 (đa)

Sau bước 3 (cả hai)

Tiếp tục / Khả năng chịu lỗi

Mỗi bước đều có tính lũy đẳng (idempotent) và an toàn khi tiếp tục:

Việc dừng tiến trình và chạy lại sẽ tiếp tục chính xác từ nơi nó đã dừng.

Giấy phép

Được phát hành theo Giấy phép MIT. Xem tệp LICENSE.