概述
本文构建了一个名为 "ShareGPT-4o-Image "的新的大规模合成数据集，目的是将 GPT-4o 的高级图像生成功能转移到一个开源的多模态模型中。此外，还提出了一个使用该模型的多模态大规模语言模型 “Janus-4o”。
ShareGPT-4o-Image 由 45,000 个文本的图像生成数据和 46,000 个使用图像和文本的图像转换数据组成，这两个数据都是使用 GPT-4o-Image 生成的高质量样本。根据这些数据对现有的 Janus-Pro 模型进行微调后，Janus-4o 不仅能从文本生成图像，还能编辑图像（从文本+图像输入生成图像）。值得注意的是，只需 91K 个样本和 6 个小时的训练，Janus-4o 的性能就能超越以前的模型。
这项研究为高性能图像生成技术的民主化做出了贡献，是加速开放式多模态研究的重要一步。
建议的方法
ShareGPT-4o-Image 是一个合成数据集，旨在模仿和提炼 GPT-4o-Image 的功能。该数据通过两种生成方案创建。
一种是 “提示驱动”，即定义属性（如对象、背景、风格），LLM 据此生成自然语言提示，GPT-4o-Image 据此输出图像。另一种是 “图像驱动”，即 LLM 根据现有图像生成详细描述，并将其与图像配对以创建数据。图像编辑数据由原始图像、编辑说明和编辑图像三部分组成，基于 14 个不同的任务，涵盖了大量的样式转换和元素添加。
然后，利用该数据集对现有的 Janus-Pro 模型进行微调，从而开发出 Janus-4o，该模型的结构既适用于纯文本输入，也适用于文本+图像组合输入，旨在为每种输入提供适当的表征学习。
实验
Janus-4o 的性能在两个任务中进行了评估：从文本生成图像和图像编辑。
在从文本生成图像方面，使用了 GenEval 和 DPG-Bench 基准来衡量构图一致性和视觉保真度。结果显示，与 Janus-Pro 相比，GenEval 的性能提高了 4 个百分点，DPG-Bench 的性能提高了 1.6 个百分点。
同时，ImgEdit-Bench 基准对图像编辑能力进行了评估，该基准在移动变化和风格转换等详细编辑项目上获得了高分。尤其值得注意的是，在使用少量训练数据（91K）的情况下，其性能与其他使用超过 400 万数据的模型相当，甚至超过了它们。
此外，人类评估实验清楚地表明，在生成图像的视觉吸引力和教学保真度方面，Janus-4o 明显优于 Janus-Pro 和 UltraEdit。这证明了 ShareGPT-4o-Image 的高数据质量及其有效性。
