Édition d'images
Des utilisateurs de Reddit ont construit un éditeur d'images qui bat les laboratoires sur leur propre terrain
RealEdit, un jeu de données de 48 000 demandes réelles d'édition d'images issues de Reddit, montre que les modèles actuels sont sous-performants sur les tâches authentiques des utilisateurs. Un modèle entraîné sur ces données bat les concurrents par jusqu'à 165 points Elo, et améliore également la précision de détection des deepfakes de 14 points de pourcentage.
Les benchmarks académiques peuvent être trompeurs. Les modèles d'édition d'images qui dominent les classements échouent souvent face à la complexité des demandes réelles des utilisateurs. Un nouveau jeu de données appelé RealEdit vise à combler cet écart. Il a été construit à partir de milliers de conversations authentiques d'édition sur Reddit, fournissant aux chercheurs à la fois un ensemble de test de 9 300 exemples et 48 000 paires d'entraînement. Tous reflètent l'intention humaine réelle, et non des invites synthétiques.L'atlas de données de Nvidia montre pourquoi les…
Les chercheurs ont constaté que les modèles disponibles dans le commerce sous-performent sur ces tâches du monde réel. Ils ont donc entraîné leur propre modèle sur l'ensemble d'entraînement RealEdit. Dans les évaluations humaines, il a obtenu jusqu'à 165 points Elo de plus que ses concurrents. Sur la métrique automatisée VIEScore, il a montré une amélioration relative de 92%. L'équipe a déployé le modèle en direct sur Reddit, où les utilisateurs ont répondu positivement. Ce type de validation pratique est rarement capturé par les résultats de laboratoire.Olmo-eval d’Ai2 offre aux développeurs de LLM un…
"Les modèles existants n'ont pas encore été largement adoptés pour les besoins réels des utilisateurs," note l'équipe. Les jeux de données actuels utilisent des éditions artificielles. Ils manquent de l'échelle et de la validité écologique nécessaires pour répondre à la véritable diversité des demandes des utilisateurs. RealEdit change cela en se basant sur des éditions que les gens ont réellement souhaitées et effectuées eux-mêmes.
Au-delà de l'édition d'images : les gains pour la détection des deepfakes
L'un des résultats les plus frappants est la transférabilité de RealEdit. Les chercheurs ont travaillé avec une organisation à but non lucratif de détection des deepfakes pour affiner leur modèle de détection sur les données de RealEdit. Le résultat : une amélioration de 14 points de pourcentage du score F1. Cela suggère que le jeu de données capture des schémas de manipulation réalistes qui se généralisent au-delà des corrections photo occasionnelles dans le domaine forensique.Quinze articles sur la génération par IA révèlent trois…
Le timing est important. L'IA générative rend la manipulation d'images plus facile et plus difficile à repérer. Les détecteurs entraînés sur des falsifications synthétiques pourraient ne pas résister à la pression du monde réel. RealEdit offre une alternative : des traces authentiques d'intention d'édition humaine qui pourraient être plus difficiles à contourner pour les adversaires.Les modèles d'IA ne peuvent pas s'empêcher de penser à…
L'article est sur arXiv sous l'identifiant 2502.03629. Le jeu de données est disponible sous le nom peter-sushko/RealEdit. Ensemble, ils ouvrent la voie à des pipelines d'entraînement plus écologiquement valides. Pour les chercheurs travaillant sur les modèles génératifs, c'est un rappel que ce que les utilisateurs veulent réellement éditer et ce que les benchmarks testent ne sont pas toujours la même chose.M3D et Real-Guidance portent la distillation de jeux de…
L'équipe RealEdit prévoit de continuer à étendre le jeu de données et invite les contributions de la communauté. L'objectif est de continuer à réduire l'écart entre la performance en laboratoire et l'utilité dans le monde réel.