PixWizard是一個多功能的圖像到圖像視覺助手，基于自然語言指令執行圖像生成、編輯和翻譯等任務。系統通過統一的圖像-文本到圖像生成框架，將多種視覺任務整合在一起，通過構建一個包含3000萬數據點的全面訓練集支持這些任務。PixWizard用基于流的Diffusion Transformer（DiT）作為基礎模型，引入結構感知和語義感知指導，有效處理輸入圖像的信息。實驗結果表明，PixWizard在多種分辨率的圖像上展現出強大的生成和理解能力，能處理在訓練過程中未遇到的新任務和指令，顯示出良好的泛化能力。
PixWizard的主要功能圖像生成: 根據文本描述生成新圖像。圖像編輯: 根據自然語言指令對現有圖像進行編輯，如移除、替換或添加圖像中的元素。圖像翻譯: 將一種視覺內容轉換為另一種，例如將草圖轉換為詳細圖像。圖像恢復: 修復受損或退化的圖像，如去噪、去雨、去模糊。圖像定位: 根據文本提示在圖像中定位對象。密集圖像預測: 進行語義分割、深度估計等任務。PixWizard的技術原理任務統一: 將不同的視覺任務統一為圖像到圖像的翻譯問題，經過后處理轉換為所需格式。數據構建: 基于多任務、多模態的數據集進行訓練，包含30 million數據點，涵蓋圖像生成、編輯、修復等多種任務。架構設計: 基于流的Diffusion Transformer (DiT) 作為基礎模型，具有靈活性和穩定性。結構感知和語義感知指導: 通過變分自編碼器 (VAE) 和 CLIP模型獲取圖像的結構和語義信息，引導生成過程。任意分辨率處理: 通過動態分區和填充方案，處理不同分辨率的圖像，保持原始分辨率。兩階段訓練和數據平衡策略: 第一階段專注于數據量較小的任務，第二階段整合數據進行訓練，提高模型在小型數據集上的性能。基于流的條件指令調優:基于預訓練的Lumina-Next-T2I模型初始化PixWizard的權重，預測速度場進行圖像生成。PixWizard的項目地址GitHub倉庫：https://github.com/AFeng-x/PixWizardarXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2409.15278PixWizard的應用場景內容創作：藝術家和設計師基于PixWizard根據文本描述生成圖像，或者對現有圖像進行編輯和風格轉換，創造新的藝術作品。媒體編輯：在新聞媒體或出版業，PixWizard快速修復或增強圖片，比如去除照片中的噪聲或不想要的物體。廣告和營銷：營銷人員用PixWizard生成吸引人的廣告圖像，或者根據產品特點創建定制化的視覺效果。社交媒體：用戶在社交媒體上用PixWizard編輯個人照片，添加有趣的效果或者進行藝術化處理。教育和研究：在教育領域，PixWizard作為教學工具，幫助學生理解圖像處理和視覺概念。在科研領域，幫助研究人員進行圖像分析和數據增強。電子商務：在線零售商用PixWizard增強產品圖像，使其更具吸引力，或者根據用戶反饋快速調整圖像內容。 
