AnyEdit：掌握面向任何想法的统一高质量图像编辑

指令式图像编辑旨在以自然语言指令修改特定图像元素。然而，当前该领域的模型往往难以准确执行复杂的用户指令，因为其训练数据质量较低且编辑类型有限。我们提出AnyEdit，一个综合性的多模态指令编辑数据集，包含250万对高质量编辑对，覆盖20多种编辑类型和5个领域。通过三个方面确保AnyEdit集合的多样性和质量：初始数据多样性、自适应编辑过程以及自动选择编辑结果。使用该数据集，我们进一步训练了一种 novel AnyEdit Stable Diffusion模型，采用任务感知路由和可学习任务嵌入实现统一图像编辑。在三个基准数据集上的全面实验表明，AnyEdit consistently提升了基于扩散的编辑模型性能。这为开发支持人类创意的指令驱动图像编辑模型提供了前景。