HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

مجموعة بيانات تقييم تحرير الصور EditReward-Bench

التاريخ

منذ 6 أيام

المؤسسة

الأكاديمية الصينية للعلوم

رابط الورقة البحثية

2509.23909

EditReward-Bench هو معيار تقييم منهجي لنماذج مكافآت تحرير الصور، صدر بالتعاون بين جامعة العلوم والتكنولوجيا الصينية، ومعهد الأتمتة التابع للأكاديمية الصينية للعلوم، وأكاديمية بكين للذكاء الاصطناعي. عنوان الورقة البحثية ذات الصلة هو "EditScore: فتح التعلم المعزز عبر الإنترنت لتحرير الصور عبر نمذجة المكافآت عالية الدقةالهدف هو تقييم القدرة التمييزية لنماذج المكافآت بشكل شامل من ثلاثة أبعاد أساسية: الامتثال للتعليمات، والحفاظ على الاتساق، والجودة الشاملة.

تحتوي مجموعة البيانات على 3072 نقطة بيانات لمقارنة التفضيلات، مُعلّق عليها من قِبل خبراء، وتغطي 4 فئات رئيسية و13 مهمة تمثيلية لتحرير الصور، وتُغطي بشكل شامل سيناريوهات تطبيقية واقعية شائعة ومعقدة. وقد وُلدت جميع نتائج التحرير المُرشّحة بواسطة 11 نموذجًا مُتنوعًا لتحرير الصور، بما في ذلك أنظمة مفتوحة المصدر ومحررات رائدة خاصة، مما يضمن ثراء البيانات ووضوحها.

فئة المهمة:

  • فئة الموضوع: إضافة موضوع، إزالة موضوع، استبدال موضوع
  • التعديلات المتعلقة بالمظهر: تعديل اللون، تغيير المواد، نقل الأسلوب، تعديل درجة اللون.
  • ذات صلة بالمشهد: استبدال الخلفية، واستخراج المقدمة
  • فئات التحرير المتقدمة: تحسين الصورة، وتحرير النصوص، والتلاعب بالحركة، والتحرير المختلط.

بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — عجّل تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك من خلال البرمجة المشتركة المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة المشتركة بالذكاء الاصطناعي
وحدات معالجة رسومات جاهزة
أفضل الأسعار
ابدأ الآن

Hyper Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp