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雷达卡
MultiEdit 是由 inclusionAI 联合新南威尔士大学和香港大学等机构于 2025 年发布的一个全面的大规模基于指令的图像编辑数据集，相关论文成果为「MultiEdit: Advancing Instruction-based Image Editing on Diverse and Challenging Tasks」，旨在推动模型在复杂、多样化的图像编辑任务中的能力提升。
该数据集包含约 107k 条样本，覆盖 6 大编辑任务与 56 种子类别编辑类型，包括对象引用编辑、人物引用编辑、文本与界面元素调整、视角变换及风格迁移等。数据来源于多模态大模型（如 GPT-4o 与 GPT-Image-1）驱动的生成流程，通过指令构造、图像生成与质量筛选相结合的方式，确保了编辑样本的相关性与一致性。数据结构由「源图像–编辑指令–编辑结果」三元组组成，并附带编辑类别与来源信息。
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