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LongTextBench
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DataEvolver框架改进了文本丰富图像生成的数据构建
研究人员开发了DataEvolver，一个新颖的多智能体框架，旨在增强文本丰富图像生成训练数据的创建。该系统利用来自被拒绝图像样本的反馈来迭代地提高数据质量，解决了静态数据管道的局限性。实验表明，DataEvolver在TextScenesHQ和LongTextBench等基准测试中显著提高了OCR性能，优于传统方法。
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SeFi-Image 模型使用语义优先扩散将训练计算量减少 80%
研究人员推出了一种新颖的文本到图像基础模型 SeFi-Image，该模型采用语义优先扩散方法，显著降低了训练计算需求。该模型有 1B、2B 和 5B 参数规模，尽管仅使用了 10-20% 的训练计算量，但其性能与 Qwen-Image 和 Z-Image 等现有模型相当或更优。SeFi-Image 在各种基准测试中均取得了强劲成果，并为不同的硬件限制提供了蒸馏的少步变体。