MagicQuill: Um Sistema Inteligente de Edição de Imagens Interativo

MagicQuill: An Intelligent Interactive Image Editing System

November 14, 2024

Autores: Zichen Liu, Yue Yu, Hao Ouyang, Qiuyu Wang, Ka Leong Cheng, Wen Wang, Zhiheng Liu, Qifeng Chen, Yujun Shen

cs.AI

Resumo

A edição de imagens envolve uma variedade de tarefas complexas e requer técnicas de manipulação eficientes e precisas. Neste artigo, apresentamos o MagicQuill, um sistema integrado de edição de imagens que permite a rápida concretização de ideias criativas. Nosso sistema apresenta uma interface simplificada, porém robusta em funcionalidades, permitindo a articulação de operações de edição (por exemplo, inserção de elementos, apagamento de objetos, alteração de cor) com entrada mínima. Essas interações são monitoradas por um modelo de linguagem multimodal grande (MLLM) para antecipar intenções de edição em tempo real, evitando a necessidade de entrada explícita de comandos. Por fim, aplicamos um poderoso prévio de difusão, aprimorado por um módulo plug-in de dois ramos cuidadosamente aprendido, para processar solicitações de edição com controle preciso. Resultados experimentais demonstram a eficácia do MagicQuill em alcançar edições de imagens de alta qualidade. Visite https://magic-quill.github.io para experimentar nosso sistema.

English

Image editing involves a variety of complex tasks and requires efficient and precise manipulation techniques. In this paper, we present MagicQuill, an integrated image editing system that enables swift actualization of creative ideas. Our system features a streamlined yet functionally robust interface, allowing for the articulation of editing operations (e.g., inserting elements, erasing objects, altering color) with minimal input. These interactions are monitored by a multimodal large language model (MLLM) to anticipate editing intentions in real time, bypassing the need for explicit prompt entry. Finally, we apply a powerful diffusion prior, enhanced by a carefully learned two-branch plug-in module, to process editing requests with precise control. Experimental results demonstrate the effectiveness of MagicQuill in achieving high-quality image edits. Please visit https://magic-quill.github.io to try out our system.