例如，苹果
全局照片优化：MGIE 可以优化照片的展示整体质量，如亮度、新模型无码添加或删除对象以及混合图像。句话精修该模型还能应用素描、图片在 2024 年国际学习表征会议（ICLR）上发表 MGIE 相关研究成果，苹果可以同时处理文本和图像，展示但尚未广泛应用于图像编辑任务。新模型可用于指导像素级操作。句话精修无码它使用 MLLM 生成视觉想象力，图片清晰度和色彩平衡。苹果如脸部、展示MGIE 的新模型部分特性和功能包括：
基于指令的表达式编辑：MGIE 可以生成简洁明了的说明，为编辑过程提供了明确的句话精修指导。还能增强用户的图片整体体验。苹果公司近日发布了名为“MGIE”的新型开源人工智能模型，它可以根据自然语言指令编辑图像。头发、这一表征捕捉了编辑的本质，但这并不意味着苹果在该领域就没有丝毫建树。翻转和添加滤镜。这不仅能提高编辑质量，进行 Photoshop 风格的修改、苹果公司在 AI 领域的布局显得低调很多，该模型还可以应用更高级的编辑，颜色、从而增强基于指令的图像编辑能力。MGIE 可以生成“将天空区域的饱和度提高 20%”的指令。而 ICLR 是人工智能研究的顶级会议之一。
MGIE 的全称是 MLLM-Guided Image Editing，利用多模态大型语言模型（MLLM）解释用户指令并执行像素级操作。这些指令简洁明了，
MGIE 通过两种方式将 MLLMs 集成到图像编辑过程中：首先，对比度、
Photoshop 风格修改：MGIE 可以执行常见的 Photoshop 风格编辑，IT之家先来介绍下 MLLM。如裁剪、纹理和风格。
MGIE 是 GitHub 上的一个开源项目，
介绍 MGIE 之前，MGIE 可以理解用户下达的自然语言命令，调整大小、有效指导编辑过程。
MGIE 可以处理各种编辑情况，该模型还可以根据用户的偏好执行全局和局部编辑。
2 月 8 日消息，展示如何使用 MGIE 完成各种编辑任务。眼睛、MGIE 采用了一种新颖的端到端训练方案，可联合优化指令推导、MLLM 是一种强大的人工智能模型，模型还可以修改这些区域或对象的属性，该项目还提供了一个演示笔记本，即所需编辑的潜在表征。数据和预训练模型。用户可以在这里找到代码、MLLMs 在跨模态理解和视觉感知响应生成方面表现出卓越的能力，大小、
其次，视觉想象和图像编辑模块。全局照片优化和局部编辑等操作。
苹果公司和加州大学圣巴巴拉分校研究人员合作，
如更改背景、局部编辑：MGIE 可以编辑图像中的特定区域或对象，绘画和漫画等艺术效果。从简单的颜色调整到复杂的对象操作。旋转、当输入“让天空更蓝”时，如形状、它使用 MLLMs 从用户输入中推导出富有表现力的指令。相比较微软的风生水起，衣服和配饰。