Neue Ansätze in der KI-gestützten Bildbearbeitung: RefEdit und seine Möglichkeiten
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Bildbearbeitung der nächsten Generation: RefEdit meistert komplexe Szenen
Die Bearbeitung von Bildern mittels KI hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Von einfachen Filtern bis hin zu komplexen Transformationen – die Möglichkeiten scheinen grenzenlos. Doch gerade bei der Bearbeitung von Szenen mit mehreren Objekten stoßen bisherige Verfahren an ihre Grenzen. Oftmals gelingt es nicht, gezielt einzelne Elemente zu verändern, ohne dabei das Gesamtbild zu beeinträchtigen. Ein neues Verfahren namens RefEdit verspricht hier Abhilfe.
RefEdit-Bench: Ein neuer Benchmark für realistische Bildbearbeitung
Um die Herausforderungen bei der Bearbeitung komplexer Szenen zu quantifizieren, wurde RefEdit-Bench entwickelt. Dieser Benchmark basiert auf RefCOCO, einem Datensatz mit realistischen Bildern und dazugehörigen Referenzausdrücken. Selbst Modelle, die auf Millionen von Beispielen trainiert wurden, schneiden bei diesem Benchmark bisher schlecht ab. Dies verdeutlicht den Bedarf an neuen Ansätzen, die über die Bearbeitung einzelner, prominenter Objekte hinausgehen.
RefEdit: Präzise Bildbearbeitung durch Anweisungen
RefEdit ist ein neues, instruktionsbasiertes Bildbearbeitungsmodell, das speziell für komplexe Szenen entwickelt wurde. Das Modell wird mit einer innovativen Pipeline für synthetische Daten trainiert. Bemerkenswert ist, dass RefEdit bereits mit nur 20.000 Trainingsbeispielen bessere Ergebnisse erzielt als etablierte Modelle wie Flux/SD3, die auf Millionen von Daten trainiert wurden.
Überzeugende Ergebnisse in verschiedenen Benchmarks
Die Leistungsfähigkeit von RefEdit wurde in umfangreichen Tests unter Beweis gestellt. Das Modell schneidet nicht nur bei Aufgaben mit Referenzausdrücken hervorragend ab, sondern verbessert auch die Performance in traditionellen Benchmarks. Die Ergebnisse sind vergleichbar mit denen von Closed-Source-Methoden und setzen damit neue Maßstäbe im Bereich der Bildbearbeitung.
Wie funktioniert RefEdit?
RefEdit nutzt eine Kombination aus Deep Learning und Computer Vision, um Bilder basierend auf Anweisungen zu verändern. Durch die Verwendung von Referenzausdrücken kann das Modell einzelne Objekte innerhalb einer Szene präzise identifizieren und bearbeiten. Die synthetische Datengenerierung ermöglicht ein effizientes Training mit vergleichsweise geringem Datenaufwand.
Ausblick und Bedeutung für die KI-Branche
RefEdit stellt einen wichtigen Schritt in Richtung einer präziseren und effizienteren Bildbearbeitung dar. Die Fähigkeit, komplexe Szenen gezielt zu manipulieren, eröffnet neue Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen, von der Fotobearbeitung bis hin zur Entwicklung von virtuellen Welten. Die Veröffentlichung der Daten und des Checkpoints ermöglicht es der Forschungsgemeinschaft, auf diesen Ergebnissen aufzubauen und die Technologie weiterzuentwickeln. Für Unternehmen wie Mindverse, die sich auf KI-gestützte Content-Erstellung spezialisiert haben, bietet RefEdit das Potenzial, die eigenen Produkte und Dienstleistungen weiter zu optimieren und den Kunden noch leistungsfähigere Werkzeuge zur Verfügung zu stellen.
Bibliographie: Bimsara Pathiraja, Maitreya Patel, Shivam Singh, Yezhou Yang, Chitta Baral. "RefEdit: A Benchmark and Method for Improving Instruction-based Image Editing Model on Referring Expressions". arXiv preprint arXiv:2506.03448 (2025). Liu, Y., Li, C., Zhang, F., & Hu, S. M. (2024). Referring Image Editing: Object-level Image Editing via Referring Expressions. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 16327-16337). Patel, M., Singh, S., Pathiraja, B., Yang, Y., & Baral, C. (2024). RefEdit: A Benchmark and Method for Improving Instruction-based Image Editing Model on Referring Expressions. arXiv preprint arXiv:2506.03448. Abdal, R., Zhu, P., Mitra, N. J., & Wonka, P. (2023). Learning Complex Non-Rigid Image Edits from Multimodal Conditioning. arXiv preprint arXiv:2303.14147. Wu, Z., Lischinski, D., Shechtman, E., & Cohen-Or, D. (2020, August). Expanding the latent space of stylegan for real face editing. In Proceedings of the ACM SIGGRAPH Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques (pp. 1-11).
