ammmob/pixelsmile

😡 PixelSmile : открытая модель для редактирования эмоций с плавным и точным контролем интенсивности Исследователи из Fudan University опубликовали PixelSmile — диффузионную модель для редактирования эмоций на фото и аниме. PixelSmile не просто добавляет эмоцию, но и плавно управляет степенью её выраженности, а также позволяет смешивать несколько эмоций одновременно. Поддерживается 12 эмоций: радость, грусть, злость, удивление, страх, отвращение, тревога, презрение, уверенность, застенчивость, сонливость, растерянность. PixelSmile построена на базе Qwen-Image-Edit-2511 . На вход подаётся одно изображение с лицом и название целевой эмоции. Степень выраженности управляется через коэффициент интенсивности α от 0 до 1. Для оценки результатов авторы представили бенчмарк FFE-Bench , он содержит 198 задач для оценки - 98 реальных портретов и 100 аниме. PixelSmile показала лучший результат в точности редактирования эмоций среди всех моделей - 0.8627, включая Nano Banana Pro (0.8431) и GPT-Image (0.8039). В плавном управлении интенсивностью эмоций PixelSmile тоже впереди: CLS-6 0.808 против 0.560 у SliderEdit и отрицательного значения у K-Slider. Это значит, что у конкурентов выраженность эмоций при увеличении α ведет себя более непредсказуемо. Код модели опубликован на GitHub , веса и бенчмарк на Hugging Face . #Stateoftheart