该研究提出了一种基于文本到操作的模型，用于将编辑语言请求转换为一系列可解释且可区分的编辑操作，同时提出了一种操作规划算法以生成从目标图像中的伪地面真实性中可能的编辑序列。

Jun, 2021

通过多模态大语言模型（MLLMs）的指导，MLLM-Guided Image Editing（MGIE）学习能够提供表达性指令和明确引导的图像编辑模型，其通过端到端训练同时捕捉了视觉想象力并执行图像操作。大量实验结果证明，表达性指令对基于指令的图像编辑至关重要，而我们的 MGIE 在保持有竞争力的推理效率的同时，能够显著改善自动度量和人类评估。

Sep, 2023

该研究论文通过语言处理和图像处理的组合吸引了越来越多的关注，其中一项最具挑战性的任务是仅基于自然语言指令对图像进行编辑。本论文提出了一种无需准备的方法，通过图像字幕和 DDIM 反演、获取编辑方向嵌入以及图像编辑等三个步骤有效地进行指令引导的图像编辑，该方法在 MAGICBRUSH 数据集上表现出色，优于最新的先进模型。

Mar, 2024

通过图像重建、文本嵌入以及使用 UNet 结构和扩散模型，我们设计了一种新的文本引导图像编辑方法 Forgedit，具有强大的编辑能力，并在具有挑战性的文本引导图像编辑基准测试 TEdBench 中超越了以往的方法 Imagic，实现了最新的 state-of-the-art 结果。

Sep, 2023

自然语言指令与图像编辑相结合，通过改进的数据增加监督信号，使模型能够优于最先进的基线技术，在细粒度物体中心编辑方面取得了显著的改进，同时还能推广到训练过程中未见过的领域。

Oct, 2023

构建了 GRE 数据集，该数据集包括原始图片和使用多个大型模型进行编辑的多种编辑方式，旨在推动生成区域编辑检测领域的进一步研究和探索。

Nov, 2023

通过使用预训练的图像到视频模型，我们介绍了一种新颖而通用的方法，将图像编辑工具的适用范围扩展到视频中，通过从单个帧到整个视频的传播编辑来处理全局编辑，局部编辑和适度形状变化，并且通过细粒度的注意力匹配来实现精确的调整，同时采用跳跃间隔策略来减轻多个视频片段之间自回归生成所带来的质量退化。实验结果证明了我们的框架在细粒度视频编辑方面的优异性能，并证明其能够产生高质量、时间上连续的输出。

May, 2024

本文介绍了一种利用语言驱动的图像编辑技术节省大量编辑工作量并对摄影新手友好，作者提出了一种支持本地和全局编辑的新技术方法，并构建了一个数据集用于支持本文所提出方法的研发，并且该方法在用户数据测试中表现良好，能够自动预测操作参数，具有高度的可解释性。

Oct, 2020

提出了一种新的学习方法 iEdit，用于文本引导的图像编辑，包括数据集的自动构建、无监督损失函数和分割掩模引导编辑。该模型在 200K 个样本的数据集上进行训练，并在图像保真度、CLIP 对齐性得分和编辑生成和真实图像方面显示出优越的结果。

May, 2023

基于扩散模型的文字引导图像生成在开放领域图像处理任务中取得了令人惊讶的进展，本研究提出了一种混合专家控制器的方法，以将不同类型的人类指令与不同的扩散模型的文字引导能力相结合，实现对各种开放领域图像处理任务的处理。

Sep, 2023