Reason50K 数据集概览
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 全称 | Reason50K（用于假设指令‑推理图像编辑的“大规模数据集”） |
| 规模 | 51 039 条样本，每条包含 输入图像、假设指令、目标编辑图像 |
| 任务定位 | 为 HI‑IE（Hypothetical Instruction‑Reasoning Image Editing） 任务提供训练与评估资源，强调指令的 隐喻、开放式、需要深层推理（如物理、时间、因果、故事四大推理场景） |
| 数据构建方式 | 采用逆向生成策略：先用 LLM（GPT）生成假设指令，再利用扩散模型生成多个候选源图像，经过混合评分挑选最合适的图像对形成最终样本 |
| 推理类别 | 1. Physical Reasoning（物理推理） 2. Temporal Reasoning（时间推理） 3. Causal Reasoning（因果推理） 4. Story Reasoning（情节推理） |
| 与现有数据集的区别 | - 指令更抽象、隐喻化，要求模型具备真实世界的上下文理解 - 系统化划分四类推理场景，提供更丰富的推理信号 - 规模约 5 万条，填补了缺乏大规模假设指令‑推理数据的空白 |
| 配套方法 | 论文中提出 ReasonBrain 框架（多模态大语言模型 + 细粒度特征提取 + 跨模态增强），专门利用 Reason50K 进行训练与评估 |
| 获取方式 | 数据集随论文公开发布，详细说明与下载链接在 arXiv 论文页面中（PDF）提供。 论文链接： |
为什么值得关注
- 推理深度：指令不是直接的编辑命令，而是需要模型进行“如果‑会怎样”式的假设推理，提升模型的抽象理解能力。
- 跨模态：每条样本同时提供视觉（图像）和语言（指令）信息，适合训练多模态大语言模型（MLLM）或跨模态生成模型。
- 多场景覆盖：四大推理类别覆盖了从物理属性变化到因果链条再到情节演绎的广泛场景，便于评估模型在不同推理维度上的表现。
- 规模适中：约 5 万条样本足以支撑大模型微调，同时保持标注质量（通过 LLM‑扩散模型‑评分三阶段筛选），避免了极大规模数据常见的噪声问题。
参考文献
- Qingdong He 等. Reasoning to Edit: Hypothetical Instruction‑Based Image Editing with Visual Reasoning. arXiv:2507.01908, 2025. PDF 链接：https://arxiv.org/pdf/2507.01908
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