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MIEScore
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新的MIEScore模型和MIE-Bench数据集推动多源图像编辑评估
研究人员推出了MIEScore，这是一种旨在评估多源图像编辑（MIE）能力的新评估模型，这对于高级图像处理任务至关重要。现有基准在评估MIE方面常常不足，因此创建了MIE-Bench，这是一个包含16个任务的3000个编辑实例的大型数据集。该基准包含超过108,000个视觉质量、指令遵循和属性保持的人工评分。MIEScore是一个多模态大型语言模型，在与MIE任务的人类偏好保持一致方面表现出最先进的性能。
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新的MIE-Bench和MIEScore基准评估多源图像编辑
研究人员推出了MIE-Bench，这是一个旨在评估多源图像编辑（MIE）能力的新基准，解决了现有基准主要关注单图像任务的局限性。MIE-Bench包含16个任务的3000个编辑实例，利用了多个源图像和编辑提示，以及来自12个最先进模型和超过108,000个人类评分的36,000张编辑图像。为了提供面向人类的多源图像编辑反馈，该团队还开发了MIEScore，一个基于多模态大型语言模型的评估模型。