AIGC组成原理(上):探索生成模型与评价指标 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/KmkAwqnXPisrvfkK7RJcK9GqnAf/a1作者:小A,aaronxic,知乎个人主页发表时间:2023年7月8日原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/646149258 image.png 开篇大家好,我是aaronxic。
作者:小A,aaronxic,知乎个人主页发表时间:2023年7月8日原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/646149258 image.png 开篇大家好,我是aaronxic。
我们采用MPS (Multi-dimensional Human preference Score) 来评估上述模型。 我们以KolorsPrompts 作为基础评估数据集,计算多个模型的MPS 指标。Kolors 实现了最高的MPS ...
... 生成图片常见评价指标。. •. 下一篇《AIGC组成原理(下)》将介绍具体的Image生成 ... 从生成模型谈起. . 假设我们有一批大小为. 的真实图片数据集合,. . . •.
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。通过这些指标,研究人员和开发者能够 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
文生图模型:GANs、VAEs、DMs这些模型通过不同的方法生成图像,但都面临质量和准确性的挑战。 · 图像评估和奖励:研究者们开发了多种评估生成图像质量的方法,例如基于人类偏好 ...
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 ...