　米Appleと米カリフォルニア大学サンタバーバラ校（UCSB）の研究者らは2月5日（現地時間）、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）によるテキストベースの画像編集についての論文を発表し、その実装である「MGIE」（MLLM-Guided Image Editing）のコードをGitHubで公開した。また、Hugging Faceで試すこともできる。

　MGIEは、テキストプロンプトで画像のトリミングやサイズ変更、フィルターの追加などの編集操作を行えるツール。画像全体の編集だけでなく、部分的な変更も可能だ。例えば、ピザの画像を「もっとヘルシーに」と命じるとミニトマトを追加したり、写真内のPCのディスプレイの画面を差し替えたりできる。

MGIEでの画像編集例（画像：論文より）

　Hugging Faceのデモでは、編集したい画像をドロップして英語で命令を入力すると、結果が表示される。短い命令を、MGIEがより詳しい命令に変えてから実行する。本稿執筆現在、負荷が高くなっているからか、かなり時間がかかった（約13分）。

Hugging Faceのデモ

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