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CPI-Bench
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新基础设施赋能图像生成模型的能力中心化数据设计
研究人员开发了一个以能力为驱动的数据基础设施，旨在改进通用图像生成模型。该基础设施侧重于根据生成能力之间的依赖关系来组织异构监督，而不是孤立地优化特定任务的数据集。该系统包括用于文本-图像对齐、图像间转换和图像-知识关联的专用数据引擎，并结合了一个多阶段课程来演进数据和模型训练的各个方面。这种方法已被用于训练 3B 和 6B 大小的多模态扩散模型，展示了广泛的视觉覆盖范围和通用的渲染能力。
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新数据集和框架推动图像和视频编辑能力发展
研究人员开发了多个新的数据集和框架，以推动图像和视频编辑能力的进步。OpenGPT-4o-Image 是一个大规模数据集，采用新颖的方法，结合分层任务分类和自动生成，创建指令-图像对，以提高多模态 AI 性能。CPI-Bench 为真实世界的图像编辑提供了一个全面的基准，评估多图像任务、实际应用和基于推理的编辑，以更好地区分模型性能。SI-Edit 引入了一个用于草图指令引导的局部图像编辑的数据集和框架，具有像素级精度，而 Conce…