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VLM-as-a-judge
VLM-as-a-judge
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新基准 AnnoBench 评估可视化标注生成
研究人员推出了 AnnoBench，一个旨在评估可视化标注任务自动化的新基准。该基准解决了生成满足视觉、语义和风格约束的标注的挑战，这些约束对于实用性和准确性至关重要。AnnoBench 将可视化与各种格式和提示规范中的标注任务配对，利用 VLM-as-a-judge 方法，该方法与人类评估一致，以衡量标注质量。
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H-Adapter 通过注意力导出的蒙版改进姿态鲁棒的发型迁移
研究人员开发了 H-Adapter，一个旨在提高发型迁移准确性和鲁棒性的新颖系统，尤其是在源图像和参考图像在头部姿态上存在显著差异时。该系统利用区域特定的损失函数来分离头发和非头发元素，从而能够导出源对齐的发型蒙版来指导基于扩散的修复。实验表明，H-Adapter 在姿态变化下的 FID 和 CLIP-I 等指标上取得了优于以往的量化结果，同时还支持文本到图像生成和基于提示的头发颜色控制等扩展功能。