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🎨 「设计师解放双手！开源神器把PS高级功能拆成填空题」

大家好，我是蚝油菜花。你是否也经历过这些修图崩溃时刻——

• 👉 想让AI去掉照片路人甲，结果主角衣服也被P没了
• 👉 调整图片风格时，AI把写实风景变成抽象派涂鸦
• 👉 放大局部细节后，发现边缘全是锯齿和马赛克...

今天要拆解的 ImagePulse ，正在用「原子级数据集」重塑AI图像处理！这个由魔搭社区开源的核武器级项目：

• ✅ 精准手术刀：把复杂修图拆解成"改/加/删""缩放""换风格"等原子操作
• ✅ 指令级标注：每张图标注正反向操作指令，AI秒懂"把白衬衫改蓝高领"
• ✅ 工业级扩展：提供自动化脚本，可生成百万级训练数据

已有团队用它训练出精准修图模型，接下来带你深挖这套数据引擎的技术内核！

ImagePulse 是什么

ImagePulse（图律脉动）是魔搭社区推出的开源项目，为下一代图像理解和生成模型提供数据集支持。该项目通过原子化分解图像处理能力，构建了多个专项数据集。

每个数据集都针对特定的图像编辑任务进行设计，例如"修改/添加/移除"、"放大/缩小"、"风格迁移"和"人脸保持"等。这种原子化的设计让模型能够精准掌握单项图像处理技能。

ImagePulse 的主要功能

• 原子能力数据集构建：提供"修改/添加/移除"、"放大/缩小"、"风格迁移"等专项数据集，每个数据集包含原始图像、编辑后图像及详细操作指令。
• 数据集生成与扩展：开源数据构建脚本支持自定义生成百万级训练样本，可通过参数调整目标路径、缓存位置等配置。
• 多模型协同支持：集成Diffusion模型推理、Modelscope存储系统和大型语言模型API，形成完整的数据生产流水线。

ImagePulse 的技术原理

• 能力原子化分解：将复杂图像处理任务拆解为独立原子操作，如物体修改、尺寸调整等，降低模型学习难度。
• 双向指令标注：每个数据样本同时标注正向操作指令（如"去掉项链"）和逆向指令（如"添加项链"），强化模型因果推理能力。
• 自动化数据流水线：通过Qwen-VL等视觉大模型自动生成编辑样本，结合DashScope API实现规模化数据生产。

如何运行 ImagePulse

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 生成数据集

python change_add_remove.py \
  --target_dir "data/dataset" \
  --cache_dir "data/cache" \
  --dashscope_api_key "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx" \
  --qwenvl_model_id "qwen-vl-max" \
  --modelscope_access_token "xxxxxxxxxxxxxxx" \
  --modelscope_dataset_id "DiffSynth-Studio/ImagePulse-ChangeAddRemove" \
  --num_data 1000000 \
  --max_num_files_per_folder 1000

资源

• GitHub 仓库：https://github.com/modelscope/ImagePulse
• ModelScope 数据集：https://www.modelscope.cn/datasets/DiffSynth-Studio/ImagePulse-ChangeAddRemove

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