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🚀 快速阅读

1. 功能：支持自然语言指令引导的图像编辑和修复，提供多轮交互式编辑功能。
2. 技术：结合多模态大型语言模型和双分支图像修复模型，实现精细的图像编辑。
3. 应用：适用于内容创作、媒体娱乐、广告营销等多个领域。

正文（附运行示例）

BrushEdit 是什么

BrushEdit是由腾讯、北京大学、香港中文大学及清华大学联合推出的先进图像编辑框架，是BrushNet模型的高级迭代版本。该框架结合了多模态大型语言模型（MLLMs）和双分支图像修复模型，支持用户通过自然语言指令进行自由形式的、多轮交互式的编辑操作。BrushEdit能够处理添加、移除物体等大幅度修改，同时保持背景的连贯性和编辑效果的自然性，显著提升图像编辑的灵活性和用户体验。

BrushEdit的核心在于其多模态大型语言模型和双分支图像修复模型的结合，使得用户可以通过简单的指令实现复杂的图像编辑任务。

BrushEdit 的主要功能

• 指令引导的图像编辑：用户可以通过自然语言指令指导图像编辑任务，如添加、删除或修改图像中的物体。
• 多轮交互式编辑：支持用户在编辑过程中进行多轮交互，逐步调整和完善编辑结果。
• 自由形式掩码编辑：用户可以自由绘制掩码指定编辑区域，无需精确的分割工具。
• 背景和前景处理：框架能够区分编辑区域（前景）和非编辑区域（背景），确保编辑操作不影响图像的非目标部分。
• 图像修复：自动填充和修复图像中的缺失或指定区域，如去除不需要的物体或填补空洞。

BrushEdit 的技术原理

• 多模态大型语言模型（MLLMs）：通过预训练的MLLMs解析用户的自由形式编辑指令，识别编辑类型和目标对象。
• 双分支图像修复模型：一个分支负责处理掩码区域的图像生成，另一个分支处理未掩码区域的背景信息。
• 代理协作框架：基于代理（代理指导者和代理指挥者）之间的协作，实现编辑类别分类、主要对象识别、掩码获取和编辑区域修复。
• 特征融合：将用户指令和掩码信息融合到图像修复模型中，指导模型在掩码区域内生成与指令相符的内容。
• 零卷积层和特征插入：通过零卷积层将冻结的预训练模型与可训练的BrushEdit模型连接，逐层集成特征实现精细的控制。
• 混合微调策略：结合随机掩码和分割掩码的微调策略，让模型处理多种掩码任务，不受特定掩码类型限制。

如何运行 BrushEdit

环境要求

BrushEdit已经在CUDA118、Pytorch 2.0.1和Python 3.10.6环境下实现和测试。

首先，克隆仓库：

git clone https://github.com/TencentARC/BrushEdit.git

推荐使用conda创建虚拟环境，并按照官方说明安装pytorch：

conda create -n brushedit python=3.10.6 -y
conda activate brushedit
python -m pip install --upgrade pip
pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

然后，安装diffusers：

pip install -e .

最后，安装所需的包：

pip install -r app/requirements.txt

下载检查点

使用以下命令下载BrushEdit的检查点：

sh app/down_load_brushedit.sh

运行演示

使用以下脚本运行演示：

sh app/run_app.sh

资源

• 项目官网：https://liyaowei-stu.github.io/project/BrushEdit
• GitHub 仓库：https://github.com/TencentARC/BrushEdit
• HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/TencentARC/BrushEdit
• arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.10316

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