統一精確色彩控制：Paint-Anything 解決影像生成與編輯的任意 HEX 色碼問題
為何重要
此研究展示了結構化監督在提升生成模型精確度，特別是對顏色這類設計師追求細節的領域，具有重要參考價值。若推廣至商業平臺，將提高文生圖工具交付給設計團隊的可交付性，降低後期修圖的人力成本。對產業而言，這證明瞭簡單的 HEX 控制介面透過特定訓練策略可獲得顯著效能，可能成為未來專業版 AIGC 產品的一項競爭指標。
面對專業設計領域嚴格的色彩需求，研究團隊推出 Paint-Anything 模型，透過物件層級的色彩監督與學習共享的 HEX 提示介面，在不依賴特殊表示法的情況下，實現指定特定 24-bit 色碼的影像生成與編輯能力。
- 研發團隊建構了 Paint-500K 資料集，透過物件定位、知覺色彩標註與編輯配對合成真實影像資料。
- 引入 Any Color Benchmark (ACBench) 包含 T2I 與 Edit 兩項任務專門，用於衡量物體層級 HEX 色碼的忠實度。
- 在 FLUX.2-4B 模型上，ACBench-T2I 與 Edit 評分相對基礎模型分別提升了 85.3% 與 28.3%。
- 訓練過程中使用高噪聲步驟的純色錨點來輔助，僅將低噪聲步驟用於自然影像訓練。