HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

مجموعة بيانات تقييم تحرير الصور EditReward-Bench

Date

منذ 2 أشهر

Size

5.08 GB

Organization

الأكاديمية الصينية للعلوم
جامعة العلوم والتكنولوجيا في الصين
معهد بكين تشي يوان لأبحاث الذكاء الاصطناعي

Paper URL

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.

EditReward-Bench.torrent
Seeding 1Downloading 0Completed 1Total Downloads 46
  • EditReward-Bench/
    • README.md
      1.94 KB
    • README.txt
      3.89 KB
      • data/
        • EditReward-Bench.zip
          5.08 GB

Build AI with AI

From idea to launch — accelerate your AI development with free AI co-coding, out-of-the-box environment and best price of GPUs.

AI Co-coding
Ready-to-use GPUs
Best Pricing

HyperAI Newsletters

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