Автор: Денис Аветисян
Новая разработка позволяет нейросети самостоятельно выполнять сложные задачи по редактированию фотографий в высоком разрешении, приближая качество к профессиональному.
Представлен Agent Banana — агентская система для многошагового редактирования изображений, а также HDD-Bench — эталонный набор данных для оценки подобных систем.
Несмотря на прогресс в области редактирования изображений по текстовым запросам, сохранение согласованности и детализации при многошаговых правках, особенно в высоком разрешении, остается сложной задачей. В данной работе, представленной под названием ‘Agent Banana: High-Fidelity Image Editing with Agentic Thinking and Tooling’, предлагается иерархический агентский фреймворк, использующий механизмы сжатия истории взаимодействий и декомпозиции изображения для обеспечения высокоточного редактирования в нативном разрешении. Предложенная архитектура Agent Banana и новый бенчмарк HDD-Bench (с изображениями в 4K разрешении) демонстрируют улучшенную консистентность и сохранение фона при многошаговых правках. Способно ли данное решение открыть путь к созданию профессиональных инструментов для агентского редактирования изображений, интегрированных в реальные рабочие процессы?
Постановка Проблемы: Элегантность в Редактировании Изображений
Существующие инструменты для редактирования изображений зачастую испытывают трудности с поддержанием реалистичности и согласованности при выполнении сложных, многоэтапных изменений. Проблема заключается в том, что стандартные алгоритмы оперируют непосредственно с пикселями, не учитывая семантическое содержание изображения и взаимосвязи между его элементами. В результате, даже незначительные корректировки могут приводить к заметным артефактам, неестественным текстурам или несоответствиям в освещении и перспективе. Попытки исправить эти дефекты, как правило, лишь усугубляют ситуацию, требуя от пользователя значительных усилий и художественного чутья для достижения удовлетворительного результата. Таким образом, сохранение визуальной достоверности при последовательных изменениях остается серьезным вызовом для современных технологий обработки изображений.
Традиционные методы редактирования изображений часто оказываются неспособными к точному пониманию сложных и детализированных инструкций. Вместо глубокого анализа запроса, они полагаются на прямые манипуляции с пикселями, что приводит к появлению артефактов и нежелательным изменениям в структуре изображения. Например, при попытке реалистично изменить освещение или перспективу, стандартные инструменты могут создавать неестественные тени или искажения, разрушая целостность визуального восприятия. Эта проблема обусловлена отсутствием у алгоритмов способности к логическому выводу и пониманию контекста, что препятствует достижению высококачественного и правдоподобного редактирования.
Для достижения действительно высококачественного редактирования изображений требуется принципиально новый подход, объединяющий глубокое понимание визуального контента с итеративным процессом уточнения. Вместо простого применения фильтров или манипуляций с пикселями, современные системы должны анализировать изображение, распознавать объекты и их взаимосвязи, а также учитывать контекст и семантику сцены. Итеративный процесс позволяет системе последовательно улучшать результат, оценивая каждый шаг и корректируя действия для минимизации артефактов и достижения максимальной реалистичности. Такой подход имитирует творческий процесс человека, позволяя не только вносить изменения, но и “понимать” их последствия, что открывает возможности для создания изображений, неотличимых от реальности и полностью отвечающих заданным требованиям.
Agent Banana: Разумный Агент для Редактирования Изображений
Система Agent Banana представляет собой агентский подход к редактированию изображений, основанный на использовании рассуждений и взаимодействия на естественном языке. В отличие от традиционных методов, требующих точного указания параметров для каждой операции, Agent Banana позволяет пользователям формулировать запросы на изменение изображения в свободной форме. Агент анализирует запрос, планирует последовательность операций редактирования и выполняет их, обеспечивая беспрецедентный уровень контроля над процессом и позволяя достигать сложных изменений, которые ранее требовали значительных усилий и опыта работы с графическими редакторами.
Система Agent Banana использует Визуально-Языковые Модели (VLM) для интерпретации текстовых запросов и их применения к изображениям. Ключевым принципом является изоляция слоев, аналогичная применяемой в Photoshop, что позволяет вносить локализованные изменения без влияния на остальную часть изображения. Этот подход обеспечивает точную модификацию отдельных элементов изображения, определяемых как отдельные слои, что существенно повышает контроль над процессом редактирования и позволяет достигать сложных результатов с высокой степенью детализации.
Механизм саморефлексии в Agent Banana обеспечивает итеративное улучшение процесса редактирования изображений. Система способна анализировать результаты каждой операции и, в случае неудовлетворительного результата, предпринимать действия по исправлению ошибки. Это включает в себя повторение операции (retry), отмену последней операции (rollback) или полную перепланировку последовательности действий (replan) для достижения желаемого результата. Такой подход позволяет агенту самостоятельно корректировать процесс редактирования, повышая точность и качество итогового изображения без вмешательства пользователя.
Поддержание Контекста: Гарантия Согласованности в Многошаговом Редактировании
Агент Banana использует механизм Context Folding для сжатия длительных историй взаимодействия в структурированную память, что обеспечивает стабильное отслеживание состояния. Данный подход позволяет эффективно представлять и сохранять ключевую информацию из предыдущих шагов редактирования, даже при значительном количестве взаимодействий. Вместо хранения полной последовательности изменений, Context Folding извлекает и структурирует релевантные данные, формируя компактное представление контекста. Это позволяет агенту поддерживать согласованность и точность редактирования на протяжении всей сессии, избегая потери информации и обеспечивая надежное отслеживание состояния изображения и пользовательских запросов.
Разложение изображения на слои позволяет повысить точность редактирования путем изоляции изменений на отдельных слоях, что обеспечивает сохранность нередактируемых областей. Этот подход предполагает разделение исходного изображения на компоненты, каждый из которых представлен отдельным слоем, что позволяет вносить изменения только в целевой слой, не затрагивая остальные. Это особенно важно при сложных операциях редактирования, где необходимо внести множество изменений, не нарушая целостность изображения и сохраняя детали, которые не должны быть изменены. Использование слоев гарантирует, что любые изменения будут локализованы и не повлияют на другие части изображения, что повышает точность и контроль над процессом редактирования.
Система редактирования изображений Agent Banana использует диффузионные модели и авторегрессионные трансформаторы в качестве базовых технологий для генерации реалистичных и связных изменений. Диффузионные модели отвечают за создание правдоподобных изображений путем постепенного добавления шума и последующего его удаления, что позволяет генерировать детализированные правки. Авторегрессионные трансформаторы, в свою очередь, обеспечивают последовательную генерацию изменений, учитывая контекст предыдущих шагов редактирования, что гарантирует целостность и когерентность итогового изображения. Комбинация этих подходов позволяет Agent Banana эффективно решать задачи многошагового редактирования, сохраняя высокое качество генерируемых результатов.
HDD-Bench: Новый Эталон для Оценки Многошагового Редактирования
Для всесторонней оценки возможностей Agent Banana была разработана новая методика тестирования — HDD-Bench, представляющая собой комплексный бенчмарк для многошаговой обработки изображений высокого разрешения. В отличие от существующих подходов, HDD-Bench ориентирован на реалистичные сценарии редактирования, требующие последовательного выполнения нескольких операций над детальными изображениями. Бенчмарк позволяет точно измерить способность модели не только следовать инструкциям, но и сохранять согласованность и качество изображения на протяжении всего процесса редактирования, что особенно важно при работе с высокодетализированным контентом. Это позволяет получить объективную оценку производительности Agent Banana в условиях, максимально приближенных к реальным задачам редактирования изображений.
В рамках разработки HDD-Bench для оценки качества многошаговой обработки изображений высокого разрешения, был применен метод Оцу для автоматического определения пороговых значений и создания масок. Эти маски позволяют изолировать и оценить согласованность областей изображения, которые не подвергаются редактированию. Использование метода Оцу гарантирует, что оценка точности редактирования сосредоточена исключительно на измененных областях, исключая влияние случайных изменений в неизмененных частях изображения. Такой подход обеспечивает более объективную и надежную оценку локализации и аккуратности вносимых изменений, что критически важно для оценки производительности сложных систем редактирования изображений.
Агент Banana демонстрирует конкурентоспособные и превосходящие результаты по метрике следования инструкциям (Instruction Following, IF) в рамках нового бенчмарка HDD-Bench. Это свидетельствует о способности системы точно интерпретировать и выполнять сложные запросы на редактирование изображений высокого разрешения. В ходе тестирования, агент последовательно демонстрировал понимание многошаговых инструкций, корректно применяя указанные изменения и сохраняя целостность изображения. Превосходство в IF указывает на продвинутые возможности обработки естественного языка и способность агента к эффективному визуальному редактированию, что является важным шагом на пути к созданию интеллектуальных систем для работы с мультимедийным контентом.
Агент Banana проводит обработку изображений в нативном разрешении 4K (2716×4060), что существенно превышает разрешение 1K, традиционно используемое в большинстве базовых методов оценки. Такой подход позволяет сохранять высокую детализацию и реалистичность изображения на протяжении всего процесса многошаговой обработки. В отличие от систем, работающих с низким разрешением, Agent Banana способен эффективно обрабатывать сложные сцены и выполнять точные, локализованные изменения, что критически важно для высококачественного редактирования изображений высокой четкости. Преимущество в разрешении напрямую влияет на способность агента воспринимать и воспроизводить тонкие визуальные детали, обеспечивая более профессиональный результат.
Исследования показали, что Agent Banana демонстрирует стабильное качество изображения на протяжении нескольких последовательных этапов редактирования, что подтверждается показателями PSNROM (Otsu-Masked PSNR). В отличие от базовых моделей, у которых наблюдается тенденция к увеличению значений PSNROM с каждым новым изменением, что свидетельствует о постепенной потере точности и появлении искажений, Agent Banana сохраняет неизменно высокий уровень детализации и согласованности. Это указывает на более эффективное управление изменениями и способность поддерживать целостность изображения даже при многократных и сложных операциях редактирования, что особенно важно при работе с высококачественным контентом в разрешении 4K.
Перспективы Развития: Масштабируемость и Расширение Возможностей Агента
Архитектура Agent Banana разработана с акцентом на модульность и адаптивность, что позволяет интегрировать его с широким спектром современных базовых моделей, включая GPT-4o, Gemini 2.5 Flash Image, Flux-1 и Qwen-Image-Edit. Такой подход обеспечивает гибкость в использовании различных инструментов искусственного интеллекта, позволяя пользователям выбирать оптимальную модель для конкретной задачи и легко обновлять систему с появлением новых, более совершенных разработок. Благодаря этому, Agent Banana не ограничен возможностями одной конкретной модели, а может динамически адаптироваться к изменяющимся требованиям и технологическому прогрессу, обеспечивая долгосрочную эффективность и расширяемость функциональности.
Архитектура Agent Banana построена на использовании протокола контекста модели (MCP), что обеспечивает беспрецедентную масштабируемость и гибкость развертывания. Благодаря MCP, агент способен функционировать на широком спектре аппаратных средств — от мощных серверных кластеров до компактных периферийных устройств — и интегрироваться с различными программными платформами без существенной переработки кода. Этот подход позволяет легко адаптировать Agent Banana к изменяющимся требованиям и инфраструктуре, открывая возможности для его широкого применения в различных областях, от автоматизации рутинных задач до поддержки сложных творческих процессов, а также значительно снижает затраты на развертывание и обслуживание.
Дальнейшие исследования Agent Banana сосредоточены на углублении его способности к рассуждениям и расширении базы знаний. Разработчики планируют внедрить более сложные алгоритмы логического вывода и методы извлечения информации, что позволит агенту решать более сложные задачи и адаптироваться к новым ситуациям. Особое внимание уделяется исследованию возможностей применения Agent Banana в сфере генерации креативного контента, включая создание текстов, изображений и даже музыки. Предполагается, что расширенные возможности рассуждения и доступ к более широкой базе знаний позволят агенту генерировать действительно оригинальный и качественный контент, открывая новые перспективы для автоматизированного творчества и контент-маркетинга.
Представленная работа демонстрирует стремление к созданию алгоритмических решений, которые не просто функционируют, но и обладают математической точностью и масштабируемостью. Как однажды заметил Эндрю Ын: «Мы должны стремиться к созданию систем, которые не просто учатся, но и могут обобщать полученные знания и применять их в новых ситуациях.» Agent Banana, с его подходом к многооборотной обработке изображений и декомпозиции слоев, воплощает эту идею. Система не просто выполняет последовательность команд, а отслеживает состояние редактирования и адаптируется к контексту, что особенно важно при работе с изображениями высокого разрешения. HDD-Bench, предложенный в рамках исследования, подтверждает важность оценки не только результата, но и эффективности самого процесса редактирования, что соответствует принципам создания доказуемых и устойчивых алгоритмов.
Что Дальше?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует элегантность подхода к редактированию изображений, однако, истинная проверка — не в успехе на синтетических тестовых наборах, а в устойчивости к непредсказуемости реальных данных. Неизбежно возникнет вопрос о границах применимости метода: где заканчивается разумная манипуляция и начинается артефакт, порожденный не столько творческим замыслом, сколько ограничениями модели? Необходимо тщательно исследовать случаи, когда кажущаяся «высокая точность» маскирует семантические несоответствия, невидимые для поверхностного анализа.
Создание HDD-Bench — шаг в верном направлении, но истинный критерий — не количество баллов, а способность системы к генерации правдоподобных изменений, которые не нарушают внутреннюю согласованность изображения. Следующим этапом представляется разработка метрик, способных оценивать не просто пиксельную разницу, а семантическую достоверность отредактированного изображения. Иначе говоря, задача заключается в создании алгоритма, который может отличить талантливую реставрацию от изощренной фальсификации.
В конечном счете, успех подобного подхода зависит не только от сложности архитектуры, но и от глубины понимания самой природы визуального восприятия. Следует признать, что даже самая совершенная модель — лишь приближение к бесконечному многообразию реальности. Поиск истинной элегантности в коде — это поиск гармонии между математической точностью и эстетической необходимостью, где каждая операция имеет свое логическое оправдание.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.09084.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовая суперпозиция: новая интерпретация вероятности
- Ускорение генеративных моделей: новый подход к вычислению матричной экспоненты
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Квантовая геометрия управления: плавные траектории в пространстве состояний
- Эффективный параллелизм: iCIPT2 на службе квантифицируемой химии
- Ускорение вычислений: Монте-Карло и линейные системы
- Тензорные сети и комбинаторные поиски: новый подход к сложным задачам
2026-02-11 15:48