EditWorld

让AI理解世界动态，按指令精准编辑图像

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 6 🐛 待处理 6 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 140
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，代码公开，可自行部署使用，无收费计划。

项目预览

EditWorld 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队YangLing0818
GitHubhttps://github.com/YangLing0818/EditWorld
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，代码公开，可自行部署使用，无收费计划。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型image-editing,instruction-following,large-language-models,text-to-image,video-language-understanding
GitHub 星标★ 140
上线时间2024-05-23 00:00:00
代码更新2025-08-02
仓库体积4.5 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

EditWorld 是一个用于指令跟随图像编辑的世界动态模拟数据集与基准，由 ACM Multimedia 2025 接收。它解决了现有图像编辑数据集缺乏动态世界变化（如时间流逝、物体运动）的问题，提供包含丰富动态指令的编辑对，并引入评估协议，支持基于大型语言模型和扩散模型的编辑方法训练与评测。核心能力包括：构建动态场景的编辑指令数据、提供统一评估框架、支持多模态理解与生成。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 140

核心亮点

  • 首个聚焦世界动态（时间、运动）的图像编辑数据集，填补领域空白
  • 提供完整评估协议，可量化模型对动态指令的遵循能力
  • 基于LLM和扩散模型，技术栈前沿，易于集成现有工作流

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 项目早期，星标数少，生态和工具链尚不成熟

适用场景

  • 研究动态场景下的图像编辑算法
  • 评估多模态大模型的指令跟随能力
  • 构建视频理解与图像编辑的联合任务

替代项目

InstructPix2Pix、MagicBrush、HQ-Edit

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