Layer Team 发布 NHR-Edit 数据集, 应用在 图像编辑、自然语言处理 领域

Layer Team 本次发布的数据集 NHR-Edit, NHR-Edit是一个开放的数据集，包含358,000个经过严格验证的三元组，用于高保真度的图像编辑训练。该数据集由Layer Team和SALUTEDEV创建，旨在解决图像编辑中缺乏高质量三元组数据的问题。数据集内容涵盖了多个领域、分辨率、指令复杂性和风格，旨在帮助训练模型更好地理解和执行自然语言指令。创建过程中使用了自动化的模块化流程，无需人类干预，并通过内置的Gemini验证器直接对指令遵守程度和美观度进行评分。该数据集可用于解决图像编辑中存在的复杂问题，如物体删除、风格转换等，有助于推动基于自然语言指令的图像编辑研究。

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