PromptEnhancer - Tencent Mixed Meta Open Source AI Prompt Word Enhancement Tool

Что такое PromptEnhancer

PromptEnhancer - это инструмент с открытым исходным кодом для улучшения слов подсказки от команды Tencent's Mixed Meta, предназначенный для улучшения генерации моделей преобразования текста в изображение (Text-to-Image, T2I). Благодаря подходу Chain-of-Thought (CoT) для реконструкции пользовательского ввода простых слов подсказки, чтобы генерировать более богатые и четкие слова подсказки, так что T2I модель более точно понять намерения пользователя, чтобы генерировать более совместимые изображения. PromptEnhancer оснащен моделью вознаграждения под названием AlignEvaluator, модель PromptEnhancer оснащен моделью вознаграждения AlignEvaluator, которая оценивает сгенерированные пары (изображение, подсказка) на основе 24 тонких ключевых точек и выдает скалярный сигнал вознаграждения, который направляет переписывание модели для оптимизации. Он может быть использован в качестве общего механизма для улучшения работы модели без изменения весов предварительно обученных моделей T2I. Поддерживаются различные методы разбора выходных данных и настраиваемые параметры вывода для удовлетворения различных потребностей пользователей.

Особенности PromptEnhancer

• Оптимизация слов реплики: Возможность реконструировать простые подсказки, введенные пользователем, в более богатые и четкие подсказки, улучшить понимание моделью "текст-изображение" намерений пользователя и генерировать более совместимые изображения.
• Переписанные цепочки рассуждений: Переработка подсказок с помощью технологии Chain-of-Thought (CoT), чтобы сделать созданные подсказки более логичными и структурированными.
• Оценка семантического выравнивания: Оснащен моделью вознаграждения AlignEvaluator, которая оценивает сгенерированные пары (изображение, подсказка) по 24 тонким ключевым точкам и выдает скалярные сигналы вознаграждения для оптимизации модели перезаписи.
• универсальная адаптацияМодель T2I может быть использована в качестве обобщенного механизма улучшения слов-подсказок для адаптации к различным предварительно обученным моделям, таким как Mixed Element и Stable Diffusion, без изменения весов предварительно обученной модели T2I, что снижает затраты на оптимизацию.
• Поддержка нескольких языков: Поддерживает двунаправленное преобразование между английским и китайским языками, чтобы избежать двусмысленности выражений из-за языковых различий и усилить эффект межъязыковой генерации.
• интерпретируемостьЦепочка размышлений CoT и 24-мерная оценка делают процесс оптимизации более прозрачным и позволяют разработчикам четко определить "мертвые зоны" в понимании модели.
• Настраиваемые параметры: Пользователь может регулировать такие параметры, как температура, top_p и максимальное количество новых генерируемых токенов по мере необходимости, балансируя между уверенностью и разнообразием генерируемых результатов.
• экологическое дополнение: Команда выпустила высококачественный эталон предпочтений человека, содержащий большое количество маркированных данных для сложных сценариев, что является важным ориентиром для последующих исследований по оптимизации подсказок.

Основные преимущества PromptEnhancer

• Значительно улучшает формирование изображений: Оптимизация слов-подсказок позволяет значительно улучшить соответствие сгенерированных изображений текстовым описаниям, особенно в сложных сценах и детальных представлениях.
• Нет необходимости изменять весовые коэффициенты модели: Будучи модулем "plug-and-play", он не требует изменения веса предварительно обученной модели T2I для достижения улучшения производительности и снижения затрат на оптимизацию.
• Поддержка преобразования на нескольких языкахОн обладает возможностью двунаправленного преобразования между китайским и английским языками, что позволяет эффективно избегать двусмысленностей в выражениях, вызванных языковыми различиями, и расширяет сферу его применения в различных языковых средах.
• Оснащен профессиональной моделью оценки: Встроенная модель вознаграждения AlignEvaluator, которая оценивает сгенерированные результаты в 24 тонких ключевых точках для обеспечения точности и эффективности направления оптимизации.
• Повышенная интерпретируемостьЦепочка размышлений CoT и механизм многомерной оценки делают процесс оптимизации подсказок более прозрачным, облегчая разработчикам поиск и устранение "слепых зон" в понимании модели.
• Предоставление высококачественных исходных данных: Команда выпустила высококачественные эталонные данные о предпочтениях людей в сложных сценариях, которые служат важным ориентиром и поддержкой для последующих исследований и оптимизации.

Что является официальным сайтом PromptEnhancer?

• Веб-сайт проекта:: https://hunyuan-promptenhancer.github.io/
• Репозиторий Github:: https://github.com/Hunyuan-PromptEnhancer/PromptEnhancer
• Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/tencent/HunyuanImage-2.1/tree/main/reprompt
• Технический документ arXiv:: https://www.arxiv.org/pdf/2509.04545

Для кого предназначен PromptEnhancer?

• создатель контентаХудожники, дизайнеры, создатели рекламы и т. д., которым необходимо создавать визуальный контент, генерируя изображения из текста, используют PromptEnhancer для оптимизации слов подсказок и создания изображений, которые лучше соответствуют творческим потребностям.
• Разработчики искусственного интеллекта: Специалисты, работающие над повышением производительности моделей преобразования текста в изображение, могут использовать PromptEnhancer как инструмент для оптимизации слов-подсказок и улучшения генерации модели без изменения весов модели.
• научный сотрудникУченые, работающие на стыке обработки естественного языка и компьютерного зрения, могут использовать PromptEnhancer для изучения влияния оптимизации слов-подсказок на производительность модели и для развития соответствующих технологий.
• творческий работникPromptEnhancer помогает писателям и сценаристам, нуждающимся в изображениях для развития своих идей, более точно превращать написанные идеи в визуальные образы и вдохновлять их на более творческий подход.
• Студенты и преподавателиPromptEnhancer можно использовать для оптимизации подсказок и создания изображений в поддержку преподавания или обучения, а также для улучшения понимания и выражения сложных концепций.