Inzicht in de mogelijkheden van generatieve AI bij alledaagse beeldbewerkingstaken

Samenvatting

Generatieve AI (GenAI) biedt aanzienlijke mogelijkheden voor het automatiseren van alledaagse beeldbewerkingstaken, vooral na de recente release van GPT-4o op 25 maart 2025. Maar welke onderwerpen willen mensen het vaakst bewerkt hebben? Welke soorten bewerkingen willen ze uitvoeren (bijvoorbeeld het verwijderen of styliseren van het onderwerp)? Verkiezen mensen precieze bewerkingen met voorspelbare uitkomsten of juist zeer creatieve? Door de kenmerken van real-world verzoeken en de bijbehorende bewerkingen door freelance foto-bewerkingsspecialisten te begrijpen, kunnen we lessen trekken voor het verbeteren van AI-gebaseerde editors en bepalen welke soorten verzoeken momenteel succesvol kunnen worden afgehandeld door AI-editors? In dit artikel presenteren we een unieke studie die deze vragen behandelt door 83k verzoeken uit de afgelopen 12 jaar (2013-2025) te analyseren op de Reddit-community, die 305k PSR-wizard-bewerkingen verzamelde. Volgens menselijke beoordelingen kan slechts ongeveer 33% van de verzoeken worden vervuld door de beste AI-editors (inclusief GPT-4o, Gemini-2.0-Flash, SeedEdit). Interessant genoeg presteren AI-editors slechter op verzoeken met weinig creativiteit die precieze bewerkingen vereisen dan op meer open taken. Ze hebben vaak moeite om de identiteit van mensen en dieren te behouden en maken regelmatig ongevraagde aanpassingen. Aan de andere kant beoordelen VLM-rechters (bijvoorbeeld o1) anders dan menselijke rechters en kunnen ze AI-bewerkingen meer prefereren dan menselijke bewerkingen. Code en kwalitatieve voorbeelden zijn beschikbaar op: https://psrdataset.github.io

English

Generative AI (GenAI) holds significant promise for automating everyday image editing tasks, especially following the recent release of GPT-4o on March 25, 2025. However, what subjects do people most often want edited? What kinds of editing actions do they want to perform (e.g., removing or stylizing the subject)? Do people prefer precise edits with predictable outcomes or highly creative ones? By understanding the characteristics of real-world requests and the corresponding edits made by freelance photo-editing wizards, can we draw lessons for improving AI-based editors and determine which types of requests can currently be handled successfully by AI editors? In this paper, we present a unique study addressing these questions by analyzing 83k requests from the past 12 years (2013-2025) on the Reddit community, which collected 305k PSR-wizard edits. According to human ratings, approximately only 33% of requests can be fulfilled by the best AI editors (including GPT-4o, Gemini-2.0-Flash, SeedEdit). Interestingly, AI editors perform worse on low-creativity requests that require precise editing than on more open-ended tasks. They often struggle to preserve the identity of people and animals, and frequently make non-requested touch-ups. On the other side of the table, VLM judges (e.g., o1) perform differently from human judges and may prefer AI edits more than human edits. Code and qualitative examples are available at: https://psrdataset.github.io

Inzicht in de mogelijkheden van generatieve AI bij alledaagse beeldbewerkingstaken

Understanding Generative AI Capabilities in Everyday Image Editing Tasks

Samenvatting

Support