PromptEnhancer - Ferramenta de aprimoramento de palavras para prompts de IA de código aberto da Tencent Mixed Meta

O que é o PromptEnhancer

O PromptEnhancer é uma ferramenta de aprimoramento de palavras de alerta de código aberto da equipe Mixed Meta da Tencent para melhorar a geração de modelos de texto para imagem (Text-to-Image, T2I). Por meio da abordagem Chain-of-Thought (CoT) para reconstruir a entrada do usuário de palavras de alerta simples, para gerar palavras de alerta mais ricas e claras, de modo que o modelo T2I compreenda com mais precisão as intenções do usuário, para gerar imagens mais compatíveis. O PromptEnhancer é equipado com um modelo de recompensa chamado AlignEvaluator, modelo O PromptEnhancer é equipado com um modelo de recompensa chamado AlignEvaluator, que avalia os pares gerados (imagem, sugestão) com base em 24 pontos-chave refinados e emite um sinal de recompensa escalar que orienta a reescrita do modelo para otimização. Ele pode ser usado como uma estrutura genérica de aprimoramento de dicas para melhorar o desempenho do modelo sem modificar os pesos dos modelos T2I pré-treinados. Há suporte para vários métodos de análise de saída e parâmetros de inferência configuráveis para atender às diferentes necessidades dos usuários.

Recursos do PromptEnhancer

• Otimização de palavras-chaveCapacidade de reconstruir pistas simples inseridas pelo usuário em pistas mais ricas e claras, melhorar a compreensão do modelo de texto para imagem sobre a intenção do usuário e gerar imagens mais compatíveis.
• Raciocínio encadeado reescritoReescrita de dicas usando Chain-of-Thought (CoT) para tornar as dicas geradas mais lógicas e estruturadas.
• Avaliação do alinhamento semânticoEquipado com o modelo de recompensa AlignEvaluator, que avalia os pares gerados (imagem, sugestão) em relação a 24 pontos-chave refinados e emite sinais de recompensa escalonados para orientar a otimização do modelo de reescrita.
• adaptação universalO modelo T2I pode ser usado como uma estrutura generalizada de aprimoramento de palavras-chave para se adaptar a uma variedade de modelos pré-treinados, como o Mixed Element e o Stable Diffusion, sem modificar os pesos do modelo T2I pré-treinado, reduzindo assim o custo de otimização.
• Suporte a vários idiomasConversão bidirecional entre inglês e chinês: suporta a conversão bidirecional entre inglês e chinês para evitar ambiguidade de expressão devido a diferenças de idioma e para aprimorar o efeito da geração entre idiomas.
• interpretabilidadeA cadeia de raciocínio CoT e a avaliação de 24 dimensões tornam o processo de otimização de dicas mais transparente e permitem que os desenvolvedores localizem claramente os pontos cegos na compreensão do modelo.
• Parâmetros configuráveisO usuário pode ajustar parâmetros como temperatura, top_p e número máximo de tokens recém-gerados conforme necessário, equilibrando a certeza e a diversidade dos resultados gerados.
• complementação ecológicaA equipe lançou um benchmark de preferência humana de alta qualidade contendo uma grande quantidade de dados rotulados para cenários complexos, fornecendo uma referência importante para estudos subsequentes de otimização de dicas.

Principais benefícios do PromptEnhancer

• Melhora significativamente a geração de imagensOtimização das palavras-chave: Ao otimizar as palavras-chave, a consistência das imagens geradas com as descrições textuais é consideravelmente aprimorada, especialmente em cenas complexas e representações detalhadas.
• Não há necessidade de modificar os pesos do modeloMódulo plug-and-play: Como um módulo plug-and-play, ele não exige modificação de peso do modelo T2I pré-treinado para melhorar o desempenho e reduzir o custo de otimização.
• Suporte à conversão em vários idiomasEle tem a capacidade de conversão bidirecional entre chinês e inglês, o que evita efetivamente ambiguidades na expressão causadas por diferenças de idioma e expande seu escopo de aplicação em ambientes de idiomas diferentes.
• Equipado com um modelo de avaliação profissionalModelo de recompensa integrado do AlignEvaluator, que avalia os resultados gerados em 24 pontos-chave refinados para garantir a precisão e a eficácia da direção da otimização.
• Interpretabilidade aprimoradaA cadeia de raciocínio CoT e o mecanismo de avaliação multidimensional tornam o processo de otimização de dicas mais transparente, facilitando para os desenvolvedores a localização e a solução dos pontos cegos na compreensão do modelo.
• Fornecimento de dados de base de alta qualidadeA equipe divulgou dados de benchmark de preferência humana de alta qualidade para cenários complexos, o que fornece uma importante referência e suporte para pesquisas e otimizações subsequentes.

Qual é o site oficial do PromptEnhancer?

• Site do projeto:: https://hunyuan-promptenhancer.github.io/
• Repositório do Github:: https://github.com/Hunyuan-PromptEnhancer/PromptEnhancer
• Biblioteca do modelo HuggingFace:: https://huggingface.co/tencent/HunyuanImage-2.1/tree/main/reprompt
• Artigo técnico do arXiv:: https://www.arxiv.org/pdf/2509.04545

A quem se destina o PromptEnhancer?

• criador de conteúdoPromptEnhancer: Artistas, designers, criadores de anúncios, etc., que precisam criar conteúdo visual gerando imagens a partir de texto, usam o PromptEnhancer para otimizar as palavras-chave e gerar imagens que atendam melhor às necessidades criativas.
• Desenvolvedores de IAO PromptEnhancer é uma ferramenta para otimizar as palavras-chave e melhorar a geração de modelos sem modificar os pesos dos modelos.
• pesquisadorOs acadêmicos que trabalham na interseção entre o processamento de linguagem natural e a visão computacional podem usar o PromptEnhancer para explorar o impacto da otimização de palavras-chave no desempenho do modelo e para promover o desenvolvimento de tecnologias relacionadas.
• trabalhador criativoO PromptEnhancer ajuda os escritores e roteiristas que precisam de imagens para ajudá-los a desenvolver suas ideias a transformar suas ideias escritas em imagens visuais com mais precisão e inspirá-los a serem mais criativos.
• Estudantes e educadoresO PromptEnhancer pode ser usado para otimizar prompts e gerar imagens para apoiar o ensino ou a aprendizagem e para melhorar a compreensão e a expressão de conceitos complexos.