EditAgent通过扩展动作与观察空间提升图像编辑可靠性

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   The Decoder

   Adobe 测试 AI 智能体如何像专业 Photoshop 用户一样使用编辑工具

   Adobe 研究人员开发了 EditAgent 系统，使 AI 智能体在图像编辑中能像专业用户一样选择合适的工具并基于硬数据评估结果。在 600 次图像编辑测试中，通用编辑器 Flux-2-Klein-9B 有 42.7% 的任务失败，而 EditAgent 通过并行生成多个候选方案并使用验证数据进行判断，显著提升了效果。

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   Hugging Face · 每日论文

   EditAgent: 重新思考智能体图像编辑

   EditAgent 通过扩展智能体的动作空间和判断器的观察空间，提升图像编辑任务的可靠性。该方法将每一步路由到通用编辑器和专用方法，并为每个候选方案附加验证记录，使现成的 VLM 判断器表现优于微调奖励模型。在并行生成和列表式判断下，专家更偏好此方式，且判断调用次数不超过传统方法的一半。

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