iPad可用AI繪畫交互編輯神器火了，網友：顫抖吧PS
比PS更懂你的圖片編輯軟件
比PS更懂你的AI圖片編輯工具——MagicQuill（魔法羽毛）來了！
1分鐘出圖：不用打字、簡單勾畫幾筆就能編輯圖片。
還支持直接在iPad上在線編輯！
研究團隊來自香港科技大學、螞蟻集團、浙江大學和香港大學等機構。
我們先一起看個例子感受一下——
有了MagicQuill，現在當你想要給人物更換衣服時，就可以直接畫出領子，它會自動幫你補全。
加條項鏈、去除路人，幾秒鐘就搞定：
你還可以更換發色、讓人物戴上花環，甚至更改花朵的顏色：
只需要1分鐘多的時間，就可以實現上面這么多編輯效果，尤其是對于想要快速修改照片的用戶來說，簡直太方便了！
還有更多有趣的例子，機器人、汽車、蛋糕等，都可以快速修改！
有多位網友評論說，AI圖像編輯真的進步飛快，“能讀懂用戶心思”是非常具有未來感的用戶體驗。
甚至還有網友說，顫抖吧，PS！
MagicQuill目標是理解精細修改意圖
雖然目前AI圖像編輯工具是百花齊放，但想要實現精細編輯，很多工具的效果還是比較令人捉急。
MagicQuill團隊的目標是實現一個高效且精確的圖像編輯系統，能夠在用戶進行細微修改時提供更好的使用體驗。
這不僅包括實現細粒度的圖像編輯控制、還要提供直觀的用戶界面、并實時預測用戶意圖。
最終團隊選擇基于擴散模型、文本和掩碼的圖像編輯方法、以及多模態大型語言模型（MLLMs） 進行實現，并設計了簡約實用的用戶界面。
MagicQuill的具體構成
一起來看看MagicQuill系統的具體構成是什么樣的。主要分為3個部分：
1.編輯處理器
編輯處理器采用雙分支架構，包括內容感知修復分支和結構引導分支。
內容感知修復分支利用UNet架構，結合掩碼圖像特征和預訓練的擴散網絡進行像素級修復。
結構引導分支則通過ControINet插入條件控制，確保編輯操作的精確性。
2.繪畫助手
繪畫助手通過多模態大型語言模型（MLLM）實時預測用戶意圖。
具體的任務稱為“Draw&Guess”，也就是通過圖像上下文解釋用戶筆畫并自動生成相關提示。
團隊采用的數據集通過生成邊緣圖和模擬用戶筆畫進行構建，并使用LLaMA模型進行微調。
3.創意收集器
創意收集器為用戶提供了一個簡約直觀的界面，它兼容多個平臺，團隊也提供了在線demo，你可以在電腦或iPad上直接使用！
界面主要包括提示區、工具欄、圖層管理、主畫布、生成圖像預覽區、執行按鈕和參數調整區。
按鈕設計非常簡潔，有上傳圖片、“增加”畫筆、“減少”畫筆、改顏色畫筆、橡皮等等。
下方的參數調整區域更適合有豐富的生圖經驗的專業人士：
比如在Base Model Name里，你可以選擇不同的基礎模型，有適合生成真實風格的SD1.5/realisticVisionV60B1_v51VAE.safetensors、適合生成幻想風格的SD1.5/DreamShaper.safetensors等。
你還可以調整Negative Prompt避免生成部分內容、還有Fine Edge精細邊緣調整、Grow Size調整筆觸大小等等。完整工作流程如下圖所示。
實際效果怎樣呢？
為了更準確地測試MagicQuill的具體效果，團隊還設計了3個驗證實驗：
1.可控生成評估
將MagicQuill與四個基線方法（SmartEdit、SketchEdit、BrushNet及其組合）進行比較，評估編輯處理器的可控生成能力，尤其關注邊緣對齊和顏色保真度。
結果顯示，MagicQuill的編輯處理器在所有指標上均優于基線方法，具有更高的邊緣對齊度和顏色保真度。
2.預測準確性評估
為了評估MagicQuill在模擬手繪輸入下的語義預測準確性，團隊將它的繪畫助手與三種最先進的MLLMs （LLaVA-1.5、LLaVA-Next、GPT-4o）進行了比較。
結果顯示，繪畫助手在所有測試的MLLMS中表現最佳，可以更準確地捕捉和預測用戶繪圖的語義含義。
3.創意收集器有效性評估
團隊還通過用戶研究評估了創意收集器的效率和可用性，并比較了它與基線系統的差異。
用戶研究結果顯示，MagicQuill在所有評估維度上都顯著優于基線系統，包括復雜性和效率、一致性和集成、易用性以及總體滿意度4個方面。
看來體驗過的用戶反饋都不錯呢！
未來工作
團隊還表示，這將是一個長期的工作，未來他們的目標是擴展系統功能，納入更多的編輯類型，如基于參考的編輯，這將允許用戶使用外部圖像指導修改。
他們還計劃實現分層圖像生成，可以讓編輯更加靈活、支持更多復雜合成。
系統也會支持排版，能夠處理更多圖像中的文本元素。
目前MagicQuill的代碼、論文和Demo都已上線，感興趣的小伙伴可以馬上試用起來了！鏈接就在下方。
參考鏈接：https://magicquill.art/demo/
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