如今，我们都对GPT-4o这类强大的多模态模型的威力惊叹不已，它们能看、能听、能说，还能生成和编辑图片。但一个灵魂拷问随之而来：要让这些模型变得更强，下一个突破口在哪里？答案可能出乎很多人的意料—— 数据。

没错，就像顶级运动员需要科学的营养配餐一样，顶级的AI模型也需要高质量、高维度的“精神食粮”。现有的数据集大多只覆盖了简单的任务，比如风格转换或单个物体修改，远远不能满足真实世界复杂多变的需求。

正是为了打破这一瓶颈，来自中国科学技术大学、快手Kling团队、杭州电子科技大学、北京大学、南京大学、中国科学院和清华大学的众多研究者们，联手推出了一个全新的大规模数据集—— OpenGPT-4o-Image。这不仅仅是一个数据集，更是一套系统性的“AI能力培养皿”。

• 论文标题: OpenGPT-4o-Image: A Comprehensive Dataset for Advanced Image Generation and Editing

• 作者: Zhihong Chen, Xuehai Bai, Yang Shi, Chaoyou Fu, Huanyu Zhang, 等

• 机构: 中国科学技术大学、快手Kling团队、杭州电子科技大学、北京大学、南京大学、中国科学院、清华大学

• 论文地址: https://arxiv.org/abs/2509.24900

• 项目主页: https://github.com/NROwind/OpenGPT-4o-Image

• Hugging Face地址: https://huggingface.co/datasets/WINDop/OpenGPT-4o-Image

与以往的数据集相比，OpenGPT-4o-Image最大的特点是其 系统性的构建方法。研究者们不再是简单地收集数据，而是首先定义了一个全面的、层次化的 任务分类体系。

这个体系不仅包含了像文本渲染、风格控制这样的基础能力，更引入了一系列极具实用性但又充满挑战的类别，例如：

• 科学图像生成：比如绘制化学分子结构图，这对模型的专业知识和精确绘图能力提出了极高要求。

• 复杂指令编辑：要求模型能理解并同时执行多个操作，比如“把图中的猫换成狗，并把背景从草地换成沙滩”。

• 多轮对话编辑：模拟真实的人机交互，通过连续多轮对话来逐步完善编辑效果。

最终，整个数据集包含了 11个主要领域和 51个子任务，形成了一个结构清晰、覆盖全面的能力图谱。

GPT-4o加持的自动化“数据工厂”

定义好了任务体系，如何高效地生成海量高质量数据呢？团队设计了一套自动化的数据生成流水线。

如上图所示，这个“数据工厂”的核心是 GPT-4o和一个 结构化的资源池。首先，通过填充多样化的语法模板来大规模生成结构化的指令，然后利用GPT-4o根据这些指令生成最终的图像。整个流程实现了对数据多样性和质量的精准控制，最终高效地生成了 8万个高质量的“指令-图像”数据对。

专治“疑难杂症”：数据集亮点一览

OpenGPT-4o-Image覆盖了极其丰富的图像生成和编辑场景，堪称多模态模型的“多面手”。

从上图的编辑任务示例中，我们可以看到其覆盖范围之广，从基础的物体、文本、全局编辑，到更具挑战的复杂指令和多轮对话编辑，一应俱全，为训练出能力更全面的多模态模型提供了可能。

“好数据”喂出“好模型”：显著的性能提升

那么，用这份“超级燃料”去训练现有的SOTA模型，效果如何呢？答案是：提升显著！

研究者们在多个主流的图像生成和编辑模型上进行了微调实验。结果表明，经过OpenGPT-4o-Image微调后，模型在各大基准测试集上的性能都获得了大幅提升。

在图像编辑任务上，性能提升最高达到了 18%！

在图像生成任务上，性能提升也高达 13%！

下面的对比图更直观地展示了模型在微调前后的变化，无论是构图的合理性还是细节的精确性，都判若两“模”。

CV君认为，这项工作最重要的贡献，是为社区证明了“系统性的数据构建是推动多模态AI能力进步的关键”。OpenGPT-4o-Image不仅是一个高质量的数据集，更是一套可复现、可扩展的数据构建方法论，为未来更强大模型的诞生铺平了道路。目前数据集已在GitHub和Hugging Face上开放，强烈推荐大家去探索。