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基于地图的卫星图像生成：生成自己的苏格兰
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文通过众包研究比较了DALL.E 2和Stable Diffusion模型在生成普通名词图像时的全球表现。结果显示，对于没有特定国名的输入，生成的图像在美国和印度表现最好。当指定国家名称后，两个模型的表现有所提升，但仍有许多国家得分较低，需要未来模型更加包容。此外，研究还探讨了在不进行用户研究的情况下量化生成图像在地理上的代表性的可行性。
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关键要点
- 本文采用众包研究比较DALL.E 2和Stable Diffusion模型的表现。
- 对于没有特定国名的输入，生成的图像在美国和印度表现最好。
- 指定国家名称后，DALL.E 2的表现提升了1.44分，Stable Diffusion提升了0.75分。
- 许多国家的总体得分仍然较低，未来模型需更加包容。
- 研究探讨了在不进行用户研究的情况下量化生成图像地理代表性的可行性。
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