概念：通过概念缩放与密集监督释放图像编辑的潜力

   

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图像编辑概念流水线

一个三阶段流水线，用于生成大规模、基于分类体系的图像编辑数据集：

                ┌────────────────────┐
                │   1. Instruction   │  Sample concepts from a
  input images ─▶│       Generation   ├─▶ per-image JSON
                │   (VLM as author)  │   (+VQA test set)
                └────────────────────┘
                          │
                          ▼
                ┌────────────────────┐
                │   2. Image Edit    │  Run FLUX with the
                │      with FLUX     ├─▶  generated instruction
                └────────────────────┘
                          │
                          ▼
                ┌────────────────────┐
                │   3. VQA Evaluator │  Score each edit, decide
                │  (VLM as judge)    ├─▶  keep / discard / recaption
                └────────────────────┘

两种变体并行发布：

变体	每张图像的输出	使用场景
单概念	一次编辑，一条指令	经典指令微调数据
多概念	2–5 个并行编辑打包进一条组合指令	密集、多编辑数据

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仓库结构

image_editing_pipeline/
├── config.example.py          # copy → config.py and fill in keys
├── data/
│   ├── taxonomy_single.json   # taxonomy used by single-concept generator
│   └── taxonomy_multi.json    # taxonomy used by multi-concept generator
├── pipeline/
│   ├── prompt_single.py       # VLM call: single-concept instruction author
│   ├── prompt_multi.py        # VLM call: multi-concept instruction author
│   ├── prompt_eval.py         # system/user prompts for the VQA judge
│   │
│   ├── instruct_gen.py        # step 1 — single-concept
│   ├── flux_edit.py           # step 2 — single-concept
│   ├── eval_metric.py         # step 3 — single-concept
│   │
│   ├── multi_instruct_gen.py  # step 1 — multi-concept
│   ├── multi_flux_edit.py     # step 2 — multi-concept
│   └── multi_eval_metric.py   # step 3 — multi-concept
├── requirements.txt
└── README.md

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环境配置

git clone <this repo>
cd image_editing_pipeline

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# fill in model paths / API keys
cp config.example.py config.py
$EDITOR config.py

config.py 已被 gitignore 忽略——切勿提交它。

你需要准备：

• 一个兼容 OpenAI 的 VLM 端点（例如用 vLLM 或 SGLang 部署的视觉语言模型），用于指令生成与评估；
• 一个可由 🤗 diffusers 加载的本地 FLUX 检查点；
• （可选）如果你的源图像存储在对象存储中，则需要对象存储凭据；本地文件输入也完全支持。

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运行流水线

所有命令均从仓库根目录运行（这样 config.py 就在 Python 路径上）。

单概念

# 1. Generate edit instructions
python -m pipeline.instruct_gen \
    --image-dir   /path/to/source_images \
    --taxonomy    data/taxonomy_single.json \
    --save-dir    /path/to/output

# 2. Run FLUX edits (pass one or more batch_<N>/ subfolders)
python -m pipeline.flux_edit /path/to/output/batch_0 /path/to/output/batch_1

# 3. VQA evaluation
python -m pipeline.eval_metric /path/to/output/batch_0 /path/to/output/batch_1

每一步的输出都位于其输入旁边：

batch_0/
├── 0_0_2.json                 # instruction + VQA test set
├── 0_0_2_edit.png             # FLUX edit result
└── 0_0_2_vqa_result.json      # judge verdict & recaption

多概念

使用 multi_ 前缀的相同命令：

python -m pipeline.multi_instruct_gen \
    --image-dir /path/to/source_images \
    --taxonomy  data/taxonomy_multi.json \
    --save-dir  /path/to/output_multi

python -m pipeline.multi_flux_edit  /path/to/output_multi/batch_0
python -m pipeline.multi_eval_metric /path/to/output_multi/batch_0

multi_instruct_gen.py 还可以通过 --jsonl 参数消费一个包含对象存储图像路径的 JSONL 文件（每行一个 JSON 对象，包含 images 字段）。使用 --help 查看完整的参数列表。

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每个任务的 JSON 结构

步骤 1 之后（单概念）

{
  "option_id": 2,
  "edit_concept": {"category": "...", "sub_category": "...", "task": "...", "detail": "..."},
  "instruction_en":  "...",
  "instruction_zh":  "...",
  "detailed_instruction_en": "...",
  "detailed_instruction_zh": "...",
  "is_chinese_text_edit": false,
  "evaluation_vqa": [ /* 5 binary questions */ ],
  "local_image_path": "..."
}

步骤 1 之后（多概念）

{
  "selected_option_ids": [0, 2, 90],
  "edit_concepts_used":  [ {...}, {...}, {...} ],
  "instruction_en":  "...",
  "detailed_instruction_en": "...",
  "evaluation_vqa": [ /* N + 4 binary questions */ ],
  ...
}

步骤 3 之后（两者）

{
  "source_json": "0_0_2.json",
  "overall_vqa_score": 0.8,
  "final_decision": {
    "keep": true,
    "recaption_prompt_en": "...",   // only filled if the original instruction missed the actual change
    "recaption_prompt_zh": "...",
    "reason": "..."
  },
  "vqa_details": [ /* per-question judgment */ ]
}

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断点续跑 / 容错

每一步都是幂等且可安全续跑的：

• instruct_gen 会跳过那些已存在带正确前缀 JSON 的图像；
• flux_edit 会跳过那些 _edit.png 已存在的 JSON；
• eval_metric 会跳过那些 _vqa_result.json 已存在的 JSON。

终止进程后重新运行，会从上次中断的位置精确接续。

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许可证

以 MIT 许可证发布。参见 LICENSE。