VQAScore是由卡内基梅隆大学（CMU）与Meta联合推出的一项革命性评估方法，旨在以全新的视角评估通过文本提示生成的图像质量。这一创新工具通过计算模型回答“这个图像是否展示了{text}？”的问题，从而衡量图像与文本提示之间的对齐程度。VQAScore的核心优势在于它不需要额外的人类标注，直接利用现有的视觉问答（VQA）模型，以概率值的形式提供更为精确的评估结果，超越了传统评估指标如CLIPScore。此项技术已在多个项目中得到应用，例如Imagen3，用于自动化评估和优化最新的生成模型。
VQAScore的主要功能涵盖了多个方面：首先，它能够有效评估图像与文本提示的对齐程度，通过计算“是”答案的概率来判断生成图像是否符合给定的文本提示；其次，VQAScore为图像生成模型提供了一种自动化评估的方法，无需人工评分，大幅提升了评估的效率；此外，它还解决了现有方法在处理复杂文本提示时的不足之处，提供了更为准确的评估结果；而且，VQAScore能够支持多种生成任务，包括视频和3D模型的文本到视觉生成。最后，基于GenAI-Bench基准测试集，VQAScore帮助研究人员识别模型局限性，从而指导模型的改进。
在技术原理方面，VQAScore通过将文本提示转化为简单的是非问题，进行图像与文本的联合编码，并利用VQA模型输出预测答案的概率分布。最终，通过预测“是”答案的概率来计算对齐得分。同时，VQAScore采用了双向编码器-解码器架构，使得图像嵌入能够更好地理解复杂文本提示，并且在评估时无需进行额外的数据微调。
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