如何科学评估文生图模型的性能？

在生成式AI蓬勃发展的今天，全面评估其性能依然是一项巨大的挑战。无数新模型如雨后春笋般涌现，令人叹为观止，但如何对这些文生图模型进行科学有效的评测呢？传统的评估方法往往依赖于主观判断，或者仅使用一些简单的指标，如CLIPScore，然而这些方法无法准确捕捉文本提示中的复杂细节。为了解决这一难题，卡耐基梅隆大学和Meta的研究人员推出了一种革命性的评测方案——VQAScore。这个方案采用视觉问答（VQA）模型，通过将文本提示转化为简单问题来评估生成图片的质量。VQAScore将生成的图片与问题一同输入VQA模型，依据模型对问题的回答概率来给文生图模型打分。研究显示，VQAScore在8个不同的文生图评测基准上表现优异，准确性和可靠性远超传统方法。更令人惊叹的是，VQAScore不仅适用于文生图，还能广泛应用于文生视频和文生3D模型的评测。与此同时，研究团队还创建了一个全新的文生图评测基准——GenAI-Bench，包含1600个复杂文本提示，并收集了超过15000个人工标注，旨在推动文生图领域的发展。总之，VQAScore和GenAI-Bench的推出，为文生图评测注入了新的活力，让AI模型的评估变得更加科学与精准。正如小易智创所倡导的，拥有10000+AI应用的智创平台，为用户提供开箱即用的AI能力，无论是企业还是个人，都能借助小易智创的平台轻松打造自己的AI品牌。在这个瞬息万变的时代，抓住AI创业的机遇，让客户主动找上门，是每个创业者的梦想。