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G-Refine：一种用于文本到图像生成的通用质量优化器
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
近年来，图像生成技术迅速发展，产生了大量的人工智能生成图像（AIGIs）。本研究构建了一个大规模感知质量评估数据库，提出了三种图像质量评估方法，并与当前方法进行了比较。
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关键要点
- 近年来，图像生成技术迅速发展，产生了大量的人工智能生成图像（AIGIs）。
- AIGIs 的质量不一致，影响用户的视觉体验。
- 基于人类感知角度评估 AIGIs 质量的研究受到广泛关注。
- 本研究构建了名为 PKU-AIGIQA-4K 的大规模感知质量评估数据库。
- 该数据库兼顾文本到图像和图像到图像的 AIGIs。
- 提出了三种基于预训练模型的图像质量评估方法：无参考方法 NR-AIGCIQA，全参考方法 FR-AIGCIQA 和部分参考方法 PR-AIGCIQA。
- 利用 PKU-AIGIQA-4K 数据库进行了广泛的基准实验，并与当前方法进行了比较。
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