重新思考手写生成评估:连接生成与识别
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了现有手写生成(HTG)评估中使用不当的指标和协议的问题,提出了三种新评估指标,旨在更有效地评估生成手写图像的质量。通过在IAM手写数据库上进行实证实验,研究表明这些新指标在信息丰富性方面优于传统指标,强调了标准化评估协议在手写文本识别(HTR)中的重要性。
本文介绍了一种用于评估文本到图像生成模型的框架,包括图像质量、概念覆盖和公平性等方面的评估。作者提出了美学评分预测模型,并提供了标记有低质量区域的数据集。研究结果揭示了模型输出中的偏见,并探索了模型对文本概念的解释和渲染的有效性。这种方法可应用于其他形式的图像生成,为下一代生成模型铺平道路。