随着生成式AI技术的飞速发展，如何客观评估其性能成为一个亟待解决的问题。特别是对于文生图模型，传统的评价方法存在主观性和局限性，难以准确反映模型的实际效果。Downcodes小编将为您介绍卡耐基梅隆大学和Meta研究人员联合推出的新型文生图评测方案——VQAScore，以及一个全新的评测基准——GenAI-Bench，它们将如何改变文生图领域的评价标准。
传统的评价方法，要么是靠人眼看，主观性太强;要么是用一些简单的指标，比如CLIPScore，但这些指标往往无法捕捉到复杂文本提示中的细节，比如对象之间的关系、逻辑推理等等。这就导致很多文生图模型的评测结果不准确，甚至会出现一些搞笑的情况，明明生成的图片驴唇不对马嘴，得分却还挺高。
为了解决这个问题，卡耐基梅隆大学和Meta的研究人员最近联手推出了一套新的文生图评测方案——VQAScore。这个方案的核心思想，就是用视觉问答（VQA）模型来给文生图模型打分。
具体来说，VQAScore会先把文本提示转换成一个简单的问题，比如“这张图里有没有一只猫在追一只老鼠?”，然后把生成的图片和这个问题一起丢给VQA模型。VQA模型会根据图片内容判断问题的答案是“是”还是“否”，VQAScore就根据VQA模型判断“是”的概率来给文生图模型打分。
这个方法看起来简单，但效果却出奇的好。研究人员用VQAScore在8个不同的文生图评测基准上进行了测试，结果发现，VQAScore的准确性和可靠性都远超传统的评测方法，甚至可以与那些使用GPT-4V等超大模型的方案相媲美。
更厉害的是，VQAScore不仅可以用来评测文生图，还可以用来评测文生视频和文生3D模型。这是因为VQAScore的核心是VQA模型，而VQA模型本身就可以处理各种类型的视觉内容。
为了进一步推动文生图领域的进步，研究人员还创建了一个新的文生图评测基准——GenAI-Bench。这个基准包含了1600个复杂的文本提示，涵盖了各种视觉语言推理能力，比如比较、计数、逻辑推理等等。研究人员还收集了超过15000个人工标注，用来评估不同文生图模型的效果。
总的来说，VQAScore和GenAI-Bench的出现，为文生图领域带来了新的活力。VQAScore提供了一种更加准确可靠的评测方法，可以帮助研究人员更好地评估不同模型的优缺点。GenAI-Bench则提供了一个更加全面和具有挑战性的评测基准，可以推动文生图模型朝着更加智能和人性化的方向发展。
当然，VQAScore也有一些局限性。目前VQAScore主要依赖于开源的VQA模型，而这些模型的性能还不如GPT-4V等闭源模型。未来，随着VQA模型的不断进步，VQAScore的性能也会进一步提升。
项目地址：https://linzhiqiu.github.io/papers/vqascore/
VQAScore和GenAI-Bench的出现，为客观评估文生图模型提供了新的途径，推动了该领域的技术发展和应用创新。相信未来会有更多更先进的评估方法出现，进一步提升文生图模型的性能和应用价值。期待该领域持续进步！