AIGC 生图的自动化质量评估
AIGC生图需要进行质量评估以确保满足一定标准。这一评估过程非常重要，因其关系到内容的专业性、商业价值以及顾客的满意度。然而，传统的手动评估方式既耗时又耗力，且容易受到主观偏差的影响，导致评估成本高昂而效果不佳。目前对基模型的优化效果的全面评测，包含了十多个维度，全部标注需要2～4个人日。如果涉及模型整体效果的迭代，则需要更多的人力投入。 鉴于此，自动化的质量评估方法成为一种迫切需求。通过采用算法和机器学习模型，自动化评估可以快速、准确地执行质量检查，不仅节省了大量人力资源，还提高了评估的一致性和准确性。自动化评估工具还能实现实时监控和即时反馈，从而提升整个生产流程的效率和内容的质量。 总之，自动化质量评估在提高AIGC生图质量与生产效率方面发挥着不可替代的作用。本文将分享几项最新的研究进展，希望能给大家带来帮助～ APDD ▐主要内容 计算视觉美学是计算机视觉领域中一个非常重要的研究领域，主要涉及大型数据集训练以及神经网络模型优化，使模型能够提供对美学质量的评估。因此，构建图像美学质量评估（IAQA）基准数据集已成为推进这一方向研究的关键前提。然而，现有的数据主要关注图像的总审美得分...
