Автор: Денис Аветисян
Новая модель DreamOmni3 позволяет пользователям управлять процессом создания и редактирования изображений, используя простые наброски и текстовые подсказки.
Исследование представляет унифицированную архитектуру для генерации и редактирования изображений на основе набросков, текста и изображений, включающую новый конвейер данных и эталонный набор данных.
Несмотря на успехи современных моделей генерации и редактирования изображений, точное указание пользователем желаемых изменений и деталей часто оказывается затруднительным при использовании лишь текстовых подсказок. В данной работе представлена система DreamOmni3: Scribble-based Editing and Generation, предлагающая новый подход к редактированию и генерации изображений на основе свободных набросков, текста и изображений. Ключевым нововведением является разработанный конвейер создания данных и схема совместного ввода, позволяющая модели точно локализовать области редактирования и эффективно обрабатывать сложные изменения. Какие перспективы открывает интеграция набросков в качестве интуитивного интерфейса для управления процессами генерации и редактирования изображений?
За гранью пикселей: Ограничения традиционного редактирования изображений
Традиционные методы редактирования изображений, основанные на манипулировании отдельными пикселями, зачастую испытывают трудности с пониманием семантики изображения и обеспечением творческого контроля. Вместо того чтобы воспринимать изображение как совокупность объектов и их взаимосвязей, такие инструменты оперируют исключительно цветовыми значениями каждой точки. Это приводит к тому, что даже незначительные изменения требуют кропотливой ручной работы и не всегда достигают желаемого результата, особенно при попытке внести сложные, концептуальные правки. Вместо интуитивного управления содержанием изображения, пользователь вынужден решать технические задачи, связанные с выбором и настройкой низкоуровневых параметров, что значительно ограничивает творческую свободу и эффективность работы.
Традиционные методы редактирования изображений, основанные на использовании бинарных масок, часто оказываются недостаточными при решении сложных задач. Эти маски, по сути, представляют собой простое разделение изображения на области «да» или «нет», не учитывая семантическое значение объектов и контекст сцены. В результате, даже незначительные изменения могут приводить к неестественным артефактам и искажениям, поскольку отсутствует понимание человеческого намерения и тонкостей визуального восприятия. Попытки добиться реалистичных результатов с помощью бинарных масок требуют огромных усилий и часто сводятся к утомительной ручной корректировке, что ограничивает творческий потенциал и эффективность работы с изображениями. Подобный подход не позволяет автоматически адаптировать изменения к содержанию изображения, игнорируя сложные взаимосвязи между объектами и их свойствами.
Постоянно растущий спрос на интуитивно понятные и высококачественные инструменты обработки изображений обуславливает необходимость поиска принципиально новых подходов. Традиционные методы, основанные на точной манипуляции отдельными пикселями, часто оказываются неспособны реализовать сложные творческие замыслы и передать тонкие нюансы человеческого восприятия. Пользователи стремятся к системам, способным понимать смысл изображения, а не просто его визуальные характеристики, что требует разработки алгоритмов, имитирующих когнитивные способности человека. В результате, исследования в области искусственного интеллекта и машинного обучения направлены на создание инструментов, способных автоматически распознавать объекты, понимать контекст и выполнять редактирование на основе семантического анализа, открывая новые возможности для творчества и профессиональной обработки изображений.
DreamOmni3: Новый взгляд на интуитивное управление изображениями
DreamOmni3 представляет собой унифицированную архитектуру, объединяющую возможности редактирования и генерации изображений на основе эскизов. В отличие от предшествующих моделей, таких как DreamOmni2, DreamOmni3 позволяет пользователям одновременно изменять существующие изображения и создавать новые, используя простые наброски в качестве входных данных. Эта унификация достигается за счет общей кодовой базы и общего механизма обработки, что упрощает интеграцию различных функций и повышает эффективность работы. Модель способна интерпретировать наброски как инструкции по изменению или как основу для создания совершенно новых изображений, предоставляя пользователям более гибкий и интуитивно понятный интерфейс.
DreamOmni3 демонстрирует передовые результаты благодаря использованию Vision Language Model Qwen2.5-VL в качестве базовой модели и последующей тонкой настройке с применением LoRA (Low-Rank Adaptation). Данный подход позволяет эффективно адаптировать модель к задачам редактирования и генерации изображений, сохраняя при этом вычислительную эффективность. Объективная оценка производительности, проведенная на специально разработанном бенчмарке DreamOmni3, подтверждает, что модель превосходит существующие аналоги по ключевым показателям точности и качества генерируемых изображений. LoRA позволяет значительно сократить количество обучаемых параметров, что снижает требования к вычислительным ресурсам и времени обучения, не ухудшая при этом общую производительность модели.
В DreamOmni3 реализована новая схема совместного ввода (Joint Input Scheme), позволяющая добиться точного и контекстно-зависимого редактирования изображений. Данная схема предполагает одновременное использование исходного изображения и изображения с нанесенными эскизами (scribbles) в качестве входных данных для модели. Это позволяет модели учитывать как общую структуру и содержание исходного изображения, так и конкретные изменения, указанные пользователем в эскизах. В отличие от подходов, использующих только эскизы или отдельные части изображения, схема совместного ввода обеспечивает более точное и согласованное редактирование, минимизируя нежелательные артефакты и обеспечивая сохранение контекста исходного изображения.
Построение основы: Конвейер данных для задач на основе эскизов
Для обеспечения обучения моделей, предназначенных для редактирования и генерации изображений на основе каракулей, был разработан комплексный конвейер данных. Этот конвейер включает в себя автоматизированный сбор и обработку изображений, а также создание соответствующих аннотаций, необходимых для обучения с учителем. Процесс охватывает этапы сегментации объектов, определения их координат и формирования пар «изображение-аннотация» высокого качества. Итоговый датасет предназначен для обучения моделей, способных эффективно интерпретировать пользовательские каракули и применять их к изображениям для задач редактирования и генерации контента.
В рамках разработанного конвейера данных для задач, связанных с редактированием и генерацией изображений на основе эскизов, используется Referseg для точного определения местоположения объектов и получения их координат внутри изображений. Referseg обеспечивает получение критически важной пространственной информации, необходимой для последующих этапов обработки, включая кодирование и выравнивание. Данная технология позволяет автоматически выделять интересующие объекты, определяя границы и центральные точки, что существенно повышает точность и эффективность алгоритмов редактирования и генерации изображений.
Для обеспечения точного выравнивания при редактировании и генерации изображений на основе каракулей, в разработанном конвейере данных были использованы методы кодирования индексов и позиций. Экспериментальные данные показали, что данная комбинация кодировок демонстрирует наилучшую производительность по сравнению с альтернативными схемами кодирования, такими как one-hot кодирование или прямое использование координат пикселей. Преимущество заключается в эффективном представлении пространственной информации и минимизации вычислительных затрат при обработке данных для задач редактирования и генерации, что позволило добиться более точного и стабильного результата.
Производительность и за ее пределами: Подтверждение возможностей DreamOmni3
Бенчмарк DreamOmni3 представляет собой стандартизированную платформу оценки для моделей, работающих с редактированием и генерацией изображений на основе грубых набросков. Данная методика позволяет объективно сравнивать различные алгоритмы, оценивая их способность интерпретировать и воплощать намерения пользователя, выраженные в виде простых рисунков и каракулей. В рамках этого бенчмарка оцениваются ключевые параметры, такие как точность следования инструкциям, качество сгенерированных или отредактированных изображений, а также общая креативность и реалистичность результатов. Стандартизация оценки, предоставляемая DreamOmni3, критически важна для прогресса в области редактирования изображений, позволяя исследователям и разработчикам более эффективно сравнивать и улучшать свои модели, а также выявлять перспективные направления развития в данной сфере.
В ходе эмпирических исследований DreamOmni3 продемонстрировал превосходство над существующими моделями, включая Nano Banana и GPT-4o, в рамках оценки Human Evaluation Pass Rate при редактировании изображений на основе каракулей. Этот показатель, определяемый посредством оценки людьми качества отредактированных изображений, свидетельствует о способности DreamOmni3 более точно и эффективно интерпретировать пользовательские наброски и преобразовывать их в желаемый результат. Результаты подтверждают, что модель способна понимать намерения пользователя, выраженные в виде простых линий и фигур, и реализовывать их с высокой степенью точности, превосходя аналогичные системы в задачах редактирования изображений на основе грубых эскизов.
В ходе оценки на базе Doubao 1.6, посвященной генерации изображений по наброскам, модель DreamOmni3 продемонстрировала превосходство над Nano Banana, а также достигла сопоставимых результатов с передовой моделью GPT-4o. Дальнейшая валидация, проведенная с использованием Gemini 2.5, подтвердила, что DreamOmni3 значительно превосходит производительность открытых моделей, оставаясь при этом на уровне коммерческих аналогов. Эти результаты указывают на высокую эффективность DreamOmni3 в задачах, требующих интерпретации и реализации грубых эскизов, что делает её перспективным инструментом для творческих приложений и редактирования изображений.
Будущее визуальной коммуникации: Раскрытие творческого потенциала
Возможность интуитивного редактирования и генерации изображений посредством простых набросков открывает принципиально новые горизонты для визуального повествования и творческого самовыражения. Вместо сложных манипуляций с деталями, пользователи смогут быстро и легко преобразовывать свои идеи в визуальную форму, используя лишь несколько штрихов и линий. Этот подход освобождает от необходимости владения профессиональными инструментами и навыками, позволяя каждому стать автором уникальных визуальных историй. Такой способ взаимодействия с изображениями стимулирует воображение и креативность, упрощая процесс создания контента и делая его более доступным для широкой аудитории. В результате, визуальная коммуникация становится более личной, экспрессивной и ориентированной на непосредственное выражение творческого замысла.
Архитектура DreamOmni3 получила возможность поддержки так называемого “Doodle Editing” — инновационного подхода к редактированию изображений, где сложные изменения представляются в виде простых, абстрактных набросков. Вместо традиционных манипуляций с пикселями или сложными инструментами, пользователь может изменять изображение, рисуя грубые эскизы желаемых изменений непосредственно на нём. Эта концепция позволяет системе интерпретировать намерения пользователя из этих упрощенных представлений, автоматически преобразуя их в точные и детализированные корректировки. Такой подход значительно упрощает процесс редактирования, делая его более интуитивным и доступным даже для тех, кто не обладает специальными навыками работы с графическими редакторами, и открывает новые горизонты для визуального самовыражения.
Технология, позволяющая интуитивно редактировать и создавать изображения посредством простых набросков, обладает колоссальным потенциалом для трансформации различных областей. В сфере дизайна она открывает новые горизонты для быстрой визуализации концепций и итераций, значительно упрощая рабочий процесс. В образовании данный подход может стать мощным инструментом для развития творческого мышления и улучшения понимания сложных тем, позволяя учащимся выражать свои идеи визуально, даже при отсутствии навыков рисования. Особое значение технология приобретает в контексте доступности, предоставляя людям с ограниченными возможностями новые способы коммуникации и самовыражения, преодолевая барьеры, связанные с традиционными методами визуального представления информации. В конечном итоге, это расширение возможностей визуальной коммуникации дает пользователям беспрецедентную легкость в передаче идей и видений.
Работа над DreamOmni3 напоминает попытку усмирить дух хаоса, заключённый в данных. Модель, стремящаяся к единому языку генерации и редактирования, подобна алхимическому сосуду, где текст, изображения и даже простые каракули смешиваются, чтобы породить нечто новое. Особенно интересна попытка авторов создать целостный пайплайн данных — ведь, как известно, любая модель — это лишь заклинание, которое работает до первого контакта с реальным миром. Как точно заметил Ян Лекун: «Машинное обучение — это не решение проблем, а просто способ заставить компьютеры делать то, что мы хотим». И в DreamOmni3 он пытается уговорить этот хаос, предоставляя пользователю более гибкий контроль над процессом создания, используя не только слова и изображения, но и непосредственное визуальное руководство.
Куда же всё это ведёт?
Представленная работа, как и любое заклинание, лишь отодвигает тьму незнания, но не рассеивает её. DreamOmni3, объединяя каракули, текст и изображения, даёт иллюзию контроля над будущим пикселем. Однако, стоит помнить: данные не лгут, они просто помнят избирательно. Новая архитектура и конвейер обработки данных — это лишь инструменты, а истинный вызов заключается в понимании того, что пользователь действительно хочет, а не того, что модель думает, что он хочет. Особенно, когда дело касается каракулей — этих ускользающих посланий из подсознания.
Очевидным направлением для дальнейших исследований представляется расширение спектра входных модальностей. Что, если добавить звук, тактильные ощущения, или даже… предчувствия? Но главное — не забывать о фундаментальной проблеме: любая метрика — это форма самоуспокоения, а не истинное мерило креативности. Необходимо разработать методы оценки, которые учитывают субъективность и непредсказуемость человеческого воображения.
В конечном итоге, DreamOmni3 — это ещё один шаг на пути к созданию машин, способных не просто генерировать изображения, но и понимать их смысл. Но стоит помнить: всё обучение — это акт веры, а будущее, как известно, всегда пишет свои собственные каракули.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.22525.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
2025-12-31 08:46