Prompt-Driven Image Analysis with Multimodal Generative AI: Detection, Segmentation, Inpainting, and Interpretation
作者: Kaleem Ahmad
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-09-10
备注: 14 pages. Preprint
💡 一句话要点
提出基于提示的多模态生成AI图像分析流程，实现检测、分割、修复与描述。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 提示学习 多模态生成AI 图像分析 目标检测 图像分割 图像修复 视觉语言模型
📋 核心要点
- 现有图像分析方法通常需要针对特定任务进行定制，缺乏通用性和灵活性，难以适应复杂指令。
- 本文提出一种基于提示驱动的多模态生成AI图像分析流程，通过自然语言指令统一控制图像检测、分割、修复和描述等任务。
- 实验表明，该流程在单字提示分割任务中，检测和分割模块在超过90%的情况下生成可用掩码，准确率高于85%。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于提示驱动的图像分析方法，将单个自然语言指令转化为多个步骤：定位、分割、编辑和描述。我们展示了一个统一流程的实际案例，该流程将开放词汇检测、可提示分割、文本条件图像修复和视觉-语言描述结合到一个工作流程中。该系统从单个提示端到端工作，保留中间结果用于透明调试（例如检测、掩码、叠加、编辑图像以及前后合成），并通过交互式UI和可脚本化的CLI提供相同的功能，以实现一致、可重复的运行。我们重点介绍了降低脆性的集成选择，包括阈值调整、使用轻量形态学进行掩码检查以及资源感知的默认设置。在一个小的单字提示分割中，检测和分割在超过90%的情况下产生了可用的掩码，根据我们的标准，准确率高于85%。在高端GPU上，图像修复在典型的指导和采样设置下占总运行时间的60%到75%，这突出了仔细调整的必要性。该研究提供了关于阈值、掩码紧密度和扩散参数的实现指导建议，并详细说明了版本固定、工件日志记录和种子控制以支持重放。我们的贡献是一种透明、可靠的模式，用于在单个提示背后组装现代视觉和多模态模型，具有清晰的护栏和操作实践，可提高对象替换、场景增强和移除的可靠性。
🔬 方法详解
问题定义：现有图像分析方法通常针对特定任务设计，缺乏通用性和灵活性。例如，目标检测模型只能检测预定义的类别，图像分割模型也需要针对特定场景进行训练。当需要同时执行多个任务，例如检测、分割和编辑图像时，通常需要多个独立的模型，流程复杂且难以维护。此外，现有方法缺乏透明性和可调试性，难以追踪中间结果和诊断错误。
核心思路：本文的核心思路是利用多模态生成AI模型，将图像分析任务转化为一个基于自然语言提示的统一流程。通过自然语言指令，可以灵活地控制图像分析的各个步骤，例如目标检测、图像分割、图像修复和图像描述。这种方法可以提高图像分析的通用性和灵活性，并简化复杂任务的流程。
技术框架：该流程包含以下主要模块：1) 开放词汇检测：用于检测图像中的目标，并生成目标框。2) 可提示分割：用于根据提示分割图像中的目标，并生成掩码。3) 文本条件图像修复：用于根据文本描述修复图像中的区域。4) 视觉-语言描述：用于生成图像的自然语言描述。这些模块通过一个统一的提示驱动流程进行集成，用户可以通过单个自然语言指令控制整个流程。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将多个图像分析任务统一到一个基于提示的流程中。与传统的针对特定任务的模型相比，该方法具有更高的通用性和灵活性。此外，该方法还提供了透明的调试机制，可以追踪中间结果和诊断错误。
关键设计：为了提高流程的鲁棒性，本文采用了一些关键设计：1) 阈值调整：根据不同的任务和图像，动态调整阈值，以提高检测和分割的准确率。2) 掩码检查：使用轻量形态学操作对掩码进行检查，以去除噪声和提高掩码的质量。3) 资源感知默认设置：根据硬件资源，自动调整模型的参数，以提高效率。4) 版本固定、工件日志记录和种子控制：保证实验的可重复性。
📊 实验亮点
实验结果表明，该流程在单字提示分割任务中表现出色，检测和分割模块在超过90%的情况下生成可用掩码，准确率高于85%。此外，研究还发现图像修复模块在高端GPU上占总运行时间的60%到75%，表明需要仔细调整修复参数以优化性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种场景，例如：图像编辑、场景增强、目标移除、智能安防、自动驾驶等。通过自然语言指令，用户可以轻松地控制图像分析流程，实现各种复杂的图像处理任务。该方法还可以用于开发智能图像分析工具，提高图像处理的效率和质量。
📄 摘要（原文）
Prompt-driven image analysis converts a single natural-language instruction into multiple steps: locate, segment, edit, and describe. We present a practical case study of a unified pipeline that combines open-vocabulary detection, promptable segmentation, text-conditioned inpainting, and vision-language description into a single workflow. The system works end to end from a single prompt, retains intermediate artifacts for transparent debugging (such as detections, masks, overlays, edited images, and before and after composites), and provides the same functionality through an interactive UI and a scriptable CLI for consistent, repeatable runs. We highlight integration choices that reduce brittleness, including threshold adjustments, mask inspection with light morphology, and resource-aware defaults. In a small, single-word prompt segment, detection and segmentation produced usable masks in over 90% of cases with an accuracy above 85% based on our criteria. On a high-end GPU, inpainting makes up 60 to 75% of total runtime under typical guidance and sampling settings, which highlights the need for careful tuning. The study offers implementation-guided advice on thresholds, mask tightness, and diffusion parameters, and details version pinning, artifact logging, and seed control to support replay. Our contribution is a transparent, reliable pattern for assembling modern vision and multimodal models behind a single prompt, with clear guardrails and operational practices that improve reliability in object replacement, scene augmentation, and removal.