VQAScore

Evaluating Text-to-Visual Generation with Image-to-Text Generation提出了一种新的评估指标VQAScore,能够更好地评估复杂的文本到视觉生成效果,并引入了GenAI-Bench基准测试集。VQAScore基于CLIP-FlanT5模型,能够在文本到图像/视频/3D生成评估中取得最佳性能,是一种强大的替代CLIPScore的方案。GenAI-Bench则提供了包含丰富组合语义的实际场景测试文本,可用于全面评估生成模型的性能。

需求人群:

"用于评估和优化文本到视觉生成模型"

使用场景示例:

使用VQAScore评估DALL-E 3的文本到图像生成性能

利用GenAI-Bench测试不同生成模型在复杂组合语义场景下的表现

基于CLIP-FlanT5 VQA模型进行文本到视频生成的自动评估

产品特色:

文本到视觉生成评估

VQAScore评估指标

CLIP-FlanT5 VQA模型

GenAI-Bench基准测试集

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