SEED‑Data‑Edit 是由腾讯（及其合作团队）发布的面向指令引导图像编辑的大规模混合数据集。它的设计目标是为多模态大语言模型或扩散模型提供丰富、真实且多样的编辑指令‑图像对，帮助模型学习在自然语言指令下完成精细的图像编辑任务（如对象添加、风格转换、局部修改等）。
主要特征
| 特征 | 说明 |
|---|---|
| 规模 | 超过 350 万对（约 3.7 M）图像编辑样本 |
| 数据来源 | 1️⃣ 自动化流水线生成的高质量编辑对； 2️⃣ 从互联网抓取的真实场景编辑对，反映用户真实编辑意图； 3️⃣ Photoshop 专家标注的高精度多轮编辑对（支持对话式编辑） |
| 结构 | 每条样本包含： ‑ 原始图像 ‑ 编辑指令（自然语言） ‑ 目标编辑后图像（或编辑掩码） ‑（可选）多轮对话历史 |
| 用途 | - 训练指令式图像编辑模型（如 SEED‑X‑Edit、MagicBrush、HQ‑Edit 等） - 评估模型在复杂编辑指令、对象添加/替换、风格迁移等任务上的表现 - 支持跨模态检索、图像‑文本对齐等研究方向 |
| 公开方式 | 数据集已在 GitHub（SEED‑X 项目）和 arXiv 技术报告 中公开，提供下载链接与使用说明 |
| 技术报告 | 《SEED‑Data‑Edit: a hybrid dataset for instruction‑guided image editing》详细阐述了数据构建流程、质量控制以及基准实验结果 |
关键文献与链接
| 资源 | 链接 | 说明 |
|---|---|---|
| 项目代码仓库（含数据下载脚本） | https://github.com/AILab-CVC/SEED-X | 包含 3.7 M 编辑样本的获取方式 |
| arXiv 技术报告（完整数据集描述） | https://arxiv.org/abs/2405.04007 | 论文中系统介绍了三类子数据及其规模 |
| 5radar 数据集页面 | https://www.5radar.com/result?key=SEED-Data-Edit | 提供数据概览与下载入口 |
| 综述文章（对比其他编辑数据集） | https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/18983193 | 将 SEED‑Data‑Edit 与 HQ‑Edit、UltraEdit 等进行规模对比 |
为什么它重要？
- 规模与多样性：相较于早期的 InstructPix2Pix、MagicBrush 等数据集，SEED‑Data‑Edit 通过自动生成+真实抓取+专家标注的“三位一体”方式，显著提升了样本数量与场景覆盖度。
- 指令复杂度：包含多轮对话式编辑指令，使模型能够学习迭代式的编辑流程，而非单一步骤的“指令‑图像”映射。
- 实际应用价值：在多模态大语言模型（如 SEED‑X）上进行微调后，已在公开基准上实现了对复杂编辑指令的更高成功率，推动了指令式图像编辑技术向实用化迈进。
总结：SEED‑Data‑Edit 是目前公开的、规模最大的指令驱动图像编辑数据集之一，融合了自动化生成、真实场景抓取和专家多轮标注三类数据，为研究者提供了训练和评估高质量图像编辑模型的关键资源。通过上述链接即可获取数据详情与下载方式。
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！