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... 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、Video生成、Audio生成和3D生成算法. PS: 长文预警，本篇约12000字，关注&收藏后电脑上 ...
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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 ...
如何利用EvalGIM提升生成式图像模型的性能？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ECE6wZCbvivnxnkRhskc0YuhnGb/ah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 ...
（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 ...
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 ...
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 ...
How Does the RAHF Model Work? - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/RcJcwa1foiUQLwkeNm1cu0kUnIh/ab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 ...
DiT 技术：提升图像生成质量的创新之举 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/UIbPwH5xUifl1tkF8KwcoYoEnHh/a12024年6月9日 ... 大量实验数据表明，DiT 模型在FID 指标上的表现非常出色，生成的图像质量甚至可以超越其他先进的图像生成模型。这说明DiT 模型能够很好地捕捉图像的特征，并 ...
AI画家为何总是画错'茶杯中的冰可乐'？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DWBXwvVZlizCNrktvBHccntTnee/af在此过程中，N 起到了至关重要的作用，因为它决定了为“茶杯” 分配的采样步数。于是，我们使用一个多模态模型来衡量图像与茶杯以及冰可乐的契合度评分。当图像和两个概念的评分 ...