Adobe Thử EditAgent Để AI Sửa Ảnh Như Người Giỏi

Nhóm nghiên cứu xây hệ thống này để xử lý các yêu cầu sửa ảnh phức tạp theo từng bước. EditAgent chọn công cụ phù hợp cho từng bước, rồi so sánh kết quả với ảnh gốc bằng số liệu thay vì để một model khác chỉ nhìn rồi chấm.

Trong phép thử 600 lần sửa ảnh, 5 chuyên gia chấm mù đã đánh giá kết quả. Flux-2-Klein-9B, model chung dùng làm mốc, không tạo ra kết quả dùng được trong 42.7% trường hợp. Các công cụ chuyên biệt giải quyết được khoảng hai phần ba số lỗi đó, nhất là khi làm nét, xoay và phóng to.

Nhóm nghiên cứu cũng so sánh hai cách làm: sửa dần từng bước hay tạo nhiều biến thể song song. Cách sửa dần làm tích tụ lỗi nhỏ vì mỗi vòng lại dựa trên ảnh đã bị đổi, còn các biến thể tạo từ ảnh gốc được ưa chuộng hơn trong 78.5% số lần có chọn bên. Cách này cũng chỉ cần một nửa số lượt đánh giá.

Mỗi biến thể đều đi kèm một hồ sơ kiểm chứng gồm ảnh cận cảnh vùng đã sửa, bản đồ phần thay đổi và số đo về độ sáng lẫn màu sắc. Trong một ví dụ, bức ảnh đáng ra chỉ cần làm sáng nhẹ, nhưng số đo cho thấy model chung làm quá sáng và ngả màu ấm hơn, còn công cụ chuyên biệt giữ đúng tiêu chuẩn.

Không có hồ sơ kiểm chứng, 7 model ngôn ngữ thử nghiệm đều không bắt kịp model tinh chỉnh tốt nhất. Có hồ sơ này, cả 7 model đều vượt qua mọi model tinh chỉnh; Qwen3.8-27B chọn được ảnh dùng được trong 81.3% số lần, so với 74.8% của EditScore-72B. Sau mỗi vòng, EditAgent còn kiểm tra xem chỉnh sửa sau có vô hiệu hóa chỉnh sửa trước hay không.

Trong ví dụ của tài liệu, câu lệnh để nhiều ánh sáng ban ngày hơn làm ô cửa vốn bị che mờ trở lại trong, và agent phát hiện mâu thuẫn rồi sửa lại.