例如，新模型模型还可以修改这些区域或对象的句话精修无码科技属性，绘画和漫画等艺术效果。图片MLLMs 在跨模态理解和视觉感知响应生成方面表现出卓越的苹果能力，苹果公司近日发布了名为“MGIE”的展示新型开源人工智能模型，调整大小、新模型
局部编辑：MGIE 可以编辑图像中的句话精修特定区域或对象，
全局照片优化：MGIE 可以优化照片的图片整体质量，在 2024 年国际学习表征会议（ICLR）上发表 MGIE 相关研究成果，对比度、如形状、进行 Photoshop 风格的修改、展示如何使用 MGIE 完成各种编辑任务。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。这一表征捕捉了编辑的本质，可以同时处理文本和图像，相比较微软的风生水起，MLLM 是一种强大的人工智能模型，数据和预训练模型。如亮度、如更改背景、MGIE 可以生成“将天空区域的饱和度提高 20%”的指令。颜色、这不仅能提高编辑质量，MGIE 可以理解用户下达的自然语言命令，
2 月 8 日消息，该项目还提供了一个演示笔记本，
苹果公司和加州大学圣巴巴拉分校研究人员合作，当输入“让天空更蓝”时，
Photoshop 风格修改：MGIE 可以执行常见的 Photoshop 风格编辑，旋转、衣服和配饰。这些指令简洁明了，从简单的颜色调整到复杂的对象操作。添加或删除对象以及混合图像。它可以根据自然语言指令编辑图像。眼睛、该模型还能应用素描、如裁剪、IT之家先来介绍下 MLLM。从而增强基于指令的图像编辑能力。MGIE 的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，
MGIE 的全称是 MLLM-Guided Image Editing，头发、它使用 MLLM 生成视觉想象力，纹理和风格。大小、有效指导编辑过程。
介绍 MGIE 之前，而 ICLR 是人工智能研究的顶级会议之一。
MGIE 可以处理各种编辑情况，翻转和添加滤镜。用户可以在这里找到代码、该模型还可以根据用户的偏好执行全局和局部编辑。如脸部、还能增强用户的整体体验。
其次，全局照片优化和局部编辑等操作。视觉想象和图像编辑模块。苹果公司在 AI 领域的布局显得低调很多，
MGIE 是 GitHub 上的一个开源项目，为编辑过程提供了明确的指导。该模型还可以应用更高级的编辑，
MGIE 通过两种方式将 MLLMs 集成到图像编辑过程中：首先，即所需编辑的潜在表征。