FlashEval：面向快速准确的文本到图像扩散生成模型评估
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。近年来，文本到图像生成模型的发展取得了显著进展。我们提出了一种评估效率的方法，通过选择文本 - 图像数据集的代表性子集来改善模型评估过程。我们研究了设计选择，包括选择标准和选择粒度，并提出了一种名为 FlashEval 的迭代搜索算法。在 COCO 和 DiffusionDB 数据集上，我们证明了 FlashEval...
近年来，文本到图像生成模型的发展取得了显著进展。研究者提出了一种名为FlashEval的迭代搜索算法，通过选择文本-图像数据集的代表性子集来改善模型评估过程。FlashEval在COCO和DiffusionDB数据集上证明了其有效性，并发布了这些数据集的精简子集。FlashEval是未来数据集精简的开源工具。
