AIGC评价指标之IS：从两个角度的理解 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/KmkAwqnXPisrvfkK7RJcK9GqnAf/aa2023年7月8日 ... 本篇《AIGC组成原理(上)》将介绍常见的4大类生成算法，包括了VAE、GAN、FlowModel和Diffusion Model。同时，还会介绍IS(Inception Score)和FID(Frechet ...
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Meta AI发布EvalGIM：用于评估生成式图像模型的机器 ... - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ECE6wZCbvivnxnkRhskc0YuhnGb/a8EvalGIM具有一系列独特的优势。首先，它拥有一套全面的评估指标。这些指标涵盖了图像的多个方面，包括图像的清晰度、色彩准确性、物体的真实性以及整体的视觉效果等。通过 ...
可图大模型的人工评测维度解析 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/KDDGwuSN7iLdbCkDdN8ce0ThnFb/a8我们邀请了50个具有图像领域知识的专业评估人员对不同模型的生成结果进行对比评估，为生成图像打分，衡量维度为：画面质量、图文相关性、整体满意度三个方面。 Kolors 在整体 ...
（5）AIGC组成原理(上) - 飞书云文档
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KmkAwqnXPisrvfkK7RJcK9GqnAfIS(Inception Score)指标提供了两种理解角度。IS本身有很强的先验，认为符合ImageNet的分布才是真实分布 · FID(Frechet Inception Distance) 指标，衡量两个数据集的距离，更 ...
目标检测模型评估指标 - 飞书
https://v11enp9ok1h.feishu.cn/wiki/JH5Qww73Ni8qCskPFopcI3xynRg在评价一个算法的时候首先用该算法对图片进行检测，得到该物体的预测框，这个预测框是算法生成的，我们接下来就需要计算这个预测框和真值框之间的loU指标。计算原理 ...
解读GAN与Diffusion Model相关的重要评估指标 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/EgNUwsbpciBxGtkH4zucrJU8n1J/a5名字主要来自，可以做Style Mixing。如下图。 个人感觉，不算传统意义上的算法工作，更像是奠基了图片生成模型落地的engineering system。 最新的diffusion model，基本也才 ...
如何解决AI图像生成中算法处理复杂场景的问题？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ZJhqwnObPiAQrfknwo0cGpmnnOf/af然而，目前的评估和验证机制还不够完善。一些评估指标可能无法全面地反映图像的质量，或者在不同的应用场景下，这些指标的有效性可能会受到限制。这就导致我们很难准确 ...
《3D内容生成质量评估仅靠人工评分吗？有没有其他方式？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/BP7OwgeHTi0LvEkuo7Wc3ZF7nKg/ak这些方法利用预训练的2D扩散模型，通过优化生成独特的3D表示。这种方法克服了3D数据稀缺的限制，利用2D图像-文本对的大规模数据集进行训练和生成。典型的方法 ...
How Does the RAHF Model Work? - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/RcJcwa1foiUQLwkeNm1cu0kUnIh/ab总的来说，论文中的实验不仅评估了RAHF模型的预测能力，还展示了如何将预测的反馈应用于实际的图像生成任务中，包括微调生成模型和区域修复。这些实验结果表明，使用RAHF模型的 ...
生成评估指标，优化决策过程 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/VgxhwfYzcipq1jkEuMOcbfzInyF/a8通过这个简单的流程，你可以将不满意的初始提示词逐步优化为可以生成优质内容的提示词。关键在于利用模型的输出作为反馈，通过喜欢和不喜欢的示例引导模型优化输出。这种基于 ...