EditWorld 是由北京大学、Tiamat AI、天工AI和Mila实验室联合开发的一个图像编辑项目。该项目的核心目标是模拟真实世界动态，以实现基于指令的图像编辑。通过引入世界指令（world-instructed）图像编辑，EditWorld 能够根据用户提供的指令，对图像进行精确的编辑和调整。

主要功能

世界指令图像编辑：EditWorld 能够理解和执行基于各种世界场景的编辑指令。
多模态数据集：项目构建了一个包含大量输入-指令-输出三元组的多模态训练数据集。
基于扩散的图像编辑模型：EditWorld 使用了一个基于扩散机制的图像编辑模型，以实现高质量的图像编辑结果。

使用方法

数据集构建：首先，需要构建一个包含丰富场景和指令的数据集，EditWorld 提供了文本到图片生成和视频分镜提取两种方法来构建数据集。
模型训练：利用构建的数据集，对基于扩散的图像编辑模型进行训练。
图像编辑：用户可以通过提供具体的编辑指令，让 EditWorld 执行相应的图像编辑任务。

适用场景

创意设计：适用于需要根据特定指令快速生成或编辑图像的创意设计工作。
教育和研究：在教育和研究领域，EditWorld 可以用于模拟真实世界动态，辅助教学和研究。
娱乐和游戏：在游戏和娱乐产业，EditWorld 可以用于创建或编辑游戏内的场景和角色。

适用人群

设计师：需要快速根据指令生成或编辑图像的设计师。
研究人员：在人工智能和图像处理领域进行研究的学者和学生。
开发者：对图像编辑技术感兴趣的开发者，可以利用 EditWorld 进行二次开发和创新。

优缺点介绍

优点
高精度：EditWorld 能够根据复杂的指令生成高质量的图像编辑结果。
多模态：支持文本、图像和视频等多种数据类型的处理。
创新性：引入世界指令图像编辑，为图像编辑领域带来了新的视角和可能性。
缺点
技术门槛：对于非专业人士来说，理解和使用 EditWorld 可能需要一定的技术背景。
资源消耗：高质量的图像编辑和模型训练可能需要较高的计算资源。

分类标签推荐：
图像编辑、人工智能、多模态数据处理、创意设计、教育研究、娱乐游戏

论文链接：https://arxiv.org/abs/2405.14785

代码链接：https://github.com/YangLing0818/EditWorld