GPT Image Edit-1.5M 是由加利福尼亚大学圣克鲁兹分校联合爱丁堡大学于 2025 年发布的一个图像生成数据集，相关论文成果为「GPT-IMAGE-EDIT-1.5M: A Million-Scale, GPT-Generated Image Dataset」，旨在为图像编辑模型的训练与评估提供全面的多模态数据资源。

该数据集包含超过 150 万个高质量三元组（指令、源图像、编辑后的图像）。其将 3 个流行的图像编辑数据集 OmniEdit 、 HQ-Edit 和 UltraEdit 统一并优化。

数据集结构：

• HQ-Edit（183,182）：一个使用高质量输入和输出图像的完全合成图像编辑数据集
• UltraEdit（100,008）：包含 9 种编辑任务的综合图像编辑数据集
• OmniEdit（1,270,385）：大规模多任务数据集，包含原始、改写和 Complex-Edit 风格指令