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VLM-Judge
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新的 VLM VFIG 将栅格图像转换为复杂的 SVG 图表
研究人员开发了 VFIG，这是一种新的视觉语言模型 (VLM)，旨在将栅格化图像转换为可缩放矢量图形 (SVG) 格式。这一进展解决了丢失原始矢量文件的常见问题，使得技术插图难以编辑。VFIG 在 VFIG-Data 上进行训练，这是同类数据集中最大的数据集，并使用 VFIG-Bench 进行评估，VFIG-Bench 是一个评估结构正确性（超越简单视觉相似性）的新基准。该模型展示了最先进的开源性能，优于现有基线，并接近 Claude…
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新的VLM-Judge协议可靠评估3D网格质量
研究人员开发了一种使用视觉语言模型（VLM）进行去偏评估的协议，用于评估从单张图像生成的3D网格质量。该协议通过使用不同的VLM裁判进行训练和评估，并实施位置偏差校正，旨在提供比CLIP相似度或几何有效性等传统代理指标更可靠的评估。虽然该协议在识别故障模式方面被证明是有效的，并被用于调整名为TRELLIS的生成器，但调整方法在公共数据集上训练时并未超越基础模型的性能。研究表明，要超越基础性能，仅在公共数据集上进行轻量级参数高效微调是不…