Датасет · UCSC-VLAA
Миллион триплетов для редактирования изображений
UCSC-VLAA/GPT-Image-Edit-1.5M
Пары «исходное изображение — инструкция — отредактированное изображение» для обучения и проверки моделей image-to-image.
Что внутри
Датасет содержит триплеты для редактирования изображений: входное изображение, текстовую инструкцию и результат редактирования. Правки сгенерированы с помощью GPT-Image-1, а для отбора пригодных пар применён воспроизводимый пайплайн контроля качества. Язык инструкций — английский; заявлен масштаб около миллиона примеров и 200-примерная выборка для аудита.
Что можно сделать
- Обучение image-to-image модели или LoRA по текстовым инструкциям
- Оценка качества и следования инструкциям при редактировании изображений
- Настройка фильтра качества для пар изображение-инструкция
- Задачи
- Картинка → картинка
- Языки
- Английский
- Размер
- 1M–10M записей
- Скачиваний за месяц
- 12,8 тыс.
- Лайков
- 95
Модели, обученные на нём
Как загрузить
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("UCSC-VLAA/GPT-Image-Edit-1.5M")