Human Style Preferences Images データセットは、テキストから画像への生成モデルを評価するためのヒューマン アノテーション付きデータセットで、Rapidata プラットフォームの革新的なデータ アノテーション テクノロジを使用して、Rapidata Python API を通じてわずか 4 日間で収集され、2025 年にリリースされました。このデータセットは、2 つの画像を表示し、どちらの画像が奇妙で不自然に見えないかを参加者に尋ねることによって、画像生成モデルの人間による一貫性評価を収集します。これには 120 万件を超える人間による一貫性投票が含まれており、このデータセットの利点が実証されています。データ収集速度の Rapidata プラットフォーム。このデータセットは、大規模でグローバルな表現、多様な手がかり、主要なモデルの比較を特徴としています。このデータセットは、新しい画像生成モデルのベンチマーク、より優れた生成モデル評価指標の開発、AI 生成画像に対する世界的な好みの理解、画像生成モデルのトレーニングと微調整、異文化間の美的好みの研究に価値があります。

このデータセットは、大規模な人的投票に依存するだけでなく、世界中からの多様な参加者を包含することによって構築され、データが地理的および文化的に代表的なものであることを保証します。さらに、データセットは、画像生成モデルのさまざまな側面をテストするために慎重に設計されたプロンプトを使用して構築されており、データセットの包括性と深さを確保しています。

このデータセットは、新しい画像生成モデルのベンチマーク、生成モデルの評価指標の開発、AI によって生成されたグローバルな画像の好みの理解、画像生成モデルのトレーニングと微調整などを含むがこれらに限定されない、さまざまなアプリケーション シナリオに適しています。異文化間の美的嗜好に関する研究。