LongText-Benchは、2025年にテンセントがリリースしたテキスト理解ベンチマークデータセットです。関連する論文の結果は次のとおりです。X-Omni: 強化学習により離散自己回帰画像生成モデルが再び優れたものになるこのプロジェクトの目的は、中国語と英語の長いテキストを正確に理解するモデルの能力を評価することです。 このデータセットには、長いテキストのレンダリング タスクを評価するための 160 個のプロンプトが含まれており、8 つの異なるシナリオ (道路標識、ラベル付きオブジェクト、印刷物、Web ページ、スライド、ポスター、見出し、およびダイアログ) をカバーしています。

データセットの機能:

• 多言語対応
• テキストの長さ
• グラデーションデザイン

引用

@article{geng2025xomni,
author       = {Zigang Geng, Yibing Wang, Yeyao Ma, Chen Li, Yongming Rao, Shuyang Gu, Zhao Zhong, Qinglin Lu, Han Hu, Xiaosong Zhang, Linus, Di Wang and Jie Jiang},
title        = {X-Omni: Reinforcement Learning Makes Discrete Autoregressive Image Generative Models Great Again},
journal      = {CoRR},
volume       = {abs/2507.22058},
year         = {2025},
}