视觉语言模型的评估指标

21/24视觉语言模型的评估指标第一部分分类准确率 2第二部分语义相似度 5第三部分图像检索性能 7第四部分生成图像质量 9第五部分翻译任务表现 13第六部分图像理解能力 15第七部分图像生成多样性 19第八部分视觉推理能力 21

第一部分分类准确率关键词关键要点分类准确率

1.定义：分类准确率是指分类模型预测正确的样本数与总样本数之比，反映了模型预测样本类别正确性的能力。

2.计算方法：分类准确率=正确预测样本数/总样本数。

3.优缺点：分类准确率计算简单直观，但对样本不均衡分布敏感，即当某个类别样本数量过少时，模型可能出现较高的准确率，却无法准确识别该类别。

困惑度

1.定义：困惑度是衡量语言模型生成文本质量的指标，反映了模型对生成文本中各个单词分布的不确定性。

2.计算方法：困惑度=（生成文本单词数/生成文本比特数）的负对数。

3.优缺点：困惑度适用于评估语言模型的生成文本流畅性和合理性，但对文本的长度和内容敏感，且计算复杂度较高。

BLEU得分

1.定义：双语评估下界(BLEU)得分是评估机器翻译模型质量的指标，反映了翻译文本与参考翻译文本的相似性。

2.计算方法：BLEU得分基于n元组匹配算法，计算翻译文本中n元组与其参考翻译文本中相应n元组的匹配度。

3.优缺点：BLEU得分是机器翻译领域广泛使用的评估指标，但对翻译文本的词序敏感，且难以捕捉翻译质量的细微差别。

ROUGE得分

1.定义：回顾率、覆盖率、最长公共子序列(ROUGE)得分是评估摘要生成模型质量的指标，反映了生成摘要与参考摘要的重叠程度。

2.计算方法：ROUGE得分基于n元组匹配算法，计算生成摘要中n元组在参考摘要中出现的频率。

3.优缺点：ROUGE得分是摘要生成领域广泛使用的评估指标，适合评估摘要的全面性和信息丰富度，但对摘要的长度和结构敏感。

METEOR得分

1.定义：METEOR得分(机器翻译评估方法)是评估机器翻译模型质量的指标，综合考虑了翻译文本的精确度、流畅性和语义相似性。

2.计算方法：METEOR得分结合了精确匹配、部分匹配和同义词替换等因素，计算翻译文本与参考翻译文本的相似性。

3.优缺点：METEOR得分考虑了机器翻译文本的多种方面，但计算复杂度较高，且对语料库的依存性强。

CIDEr得分

1.定义：CIDEr得分(集群内部余弦相似度)是评估图像描述生成模型质量的指标，反映了生成描述与参考描述之间的相似性。

2.计算方法：CIDEr得分基于余弦相似度，计算生成描述与参考描述中词语集合之间的相似性。

3.优缺点：CIDEr得分是图像描述生成领域广泛使用的评估指标，考虑了描述的语义和语法信息，但对描述的长度和结构敏感。分类准确率

分类准确率是一种评估视觉语言模型（VLM）分类任务性能的指标，衡量模型正确预测图像类别或标签的频率。它被定义为正确分类的图像数量除以总数的比率：

```

分类准确率=正确分类的图像数量/总图像数量

```

优点

*易于理解和解释：分类准确率是一个直观的指标，表示模型预测正确的百分比。

*适用范围广：该指标可用于评估各种分类任务，包括图像分类、目标检测和语义分割。

*计算简单：计算分类准确率只需知道正确的预测数量和总数。

缺点

*偏向于多数类别：对于类别分布不平衡的数据集，分类准确率可能被主导类别所夸大。例如，如果数据集中有90%的图像属于一类，那么模型只需简单地将所有图像预测为该类即可获得90%的准确率，即使它无法准确预测其他类。

*忽略错误类型的差异：分类准确率不区分不同类型的错误。例如，它不能区分模型对相似类别的错误预测（例如，将猫预测为狗）和对完全不同类别的错误预测（例如，将猫预测为汽车）。

*可能与其他指标不一致：分类准确率可能无法准确反映模型在一系列任务上的整体性能。例如，一个模型可能具有较高的分类准确率，但其召回率或F1分数较低。

变体

为了解决分类准确率的局限性，已开发出一些变体，包括：

*加权准确率：加权每个类的预测，根据其在数据集中的频率。这有助于减轻大多数类的偏见。

*平衡准确率：计算每个类的个别准确率，然后取平均值。这消除了不平衡类分布的影响。

*类别加权准确率：将加权准确率与平衡准确率相结合，同时考虑类频率和错误类型的差异。

其他考虑因素

评估VLM的分类准确率时，还应考虑以下因素：

*数据集难度：数据集的难度会影响分类准确率。更复杂的图像或更大的类别数量可能导致更低的准确率。

*模型架构和超参数：模型的架构和超参数会影响其分类准确率。例如，较大的模型通常比较小的模型具有更高的准确率。

*训练和验证集：训练集和验证集的选择会影响分类准确率的稳健性。训练和验证集应该是代表性的，并且大小足够。

结论

分类准确率是一个重要的指标，用于评估VLM的分类任务性能。然而，在评估VLM的整体性能时，它应该与其他指标（如加权准确率和F1分数）结合使用。通过考虑数据集难度、模型架构和训练/验证集选择，可以对VLM的分类准确率进行全面而可靠的评估。第二部分语义相似度关键词关键要点【多层次嵌入语义相似度】

1.通过学习不同层次的嵌入，捕获文本不同语义层面的相似性。

2.利用自监督学习方法，从大量未标记文本中挖掘语义信息。

3.将多层次嵌入融合起来，得到更全面、细粒度的语义相似度表征。

【上下文感知语义相似度】

语义相似度

语义相似度评估视觉语言模型的能力，对于理解模型对图像和文本之间关系的理解至关重要。语义相似度测量图像和文本之间语义相关性的程度，范围从0（完全不同）到1（完全相同）。

评估方法

评估语义相似度有两种主要方法：

*人类评级：由人类评估员根据图像和文本之间的相似性对图像/文本对进行分级。此方法提供准确的评估，但具有成本高且耗时的缺点。

*自动评估：使用预定义的指标来计算图像和文本之间的相似度。此方法成本较低且速度较快，但准确性可能较低。

自动评估指标

常见的自动评估语义相似度指标包括：

*余弦相似度：计算图像和文本嵌入之间的余弦角。相似度范围从-1（完全不同）到1（完全相同）。

*欧氏距离：计算图像和文本嵌入之间的欧氏距离。相似度范围从0（完全相同）到无穷大（完全不同）。

*Spearman秩相关系数：计算图像和文本嵌入之间的秩相关系数。相似度范围从-1（完美负相关）到1（完美正相关）。

*平均倒数排名（MRR）：计算图像和文本嵌入在查询集中的平均倒数排名。MRR范围从0（性能最差）到1（性能最佳）。

*正确预测前k位（Top-k准确率）：计算正确预测图像和文本嵌入前k个相似嵌入的比例。

数据集

评估语义相似度所需的数据集如下：

*图像/文本对数据集：包含图像和对应的文本描述的对。

*人类评级数据集：包含人类评估员对图像/文本对相似度的评级。

评估过程

语义相似度评估的典型过程包括以下步骤：

1.使用视觉语言模型生成图像和文本嵌入。

2.计算图像和文本嵌入之间的相似度。

3.使用人类评级数据集或预定义指标评估模型的性能。

4.根据指标值分析模型的语义相似度性能。

挑战

评估语义相似度面临以下挑战：

*主观性：语义相似度的评估具有主观性，不同评估员的意见可能不同。

*数据稀疏性：与特定图像或文本对应的相关文本或图像可能较少。

*上下文依赖性：图像和文本的相似度可能取决于特定的上下文。

应用

评估视觉语言模型的语义相似度在以下应用中至关重要：

*图像检索：根据文本描述检索相关图像。

*文本生成：根据图像生成自然语言描述。

*视觉问答：回答有关图像的文本问题。

*多模态机器学习：将视觉和语言数据相结合以增强模型性能。第三部分图像检索性能关键词关键要点【图像检索性能】：

1.准确率和召回率：准确率衡量检索到的相关图像比例，召回率衡量找到所有相关图像的比例。

2.平均精度（MAP）：计算每个查询的所有相关图像的平均精度，综合考虑准确率和召回率。

3.检索时间：检索响应时间，影响用户体验和系统效率。

【概念漂移适应性】：

图像检索性能

图像检索性能是评估视觉语言模型的关键指标，它衡量模型从图像集合中检索相关图像的能力。具体而言，图像检索性能可从以下几个方面进行评估：

召回率：召回率衡量模型检索到所有相关图像的能力。它计算为检索到的相关图像数量与实际相关图像总数之比。召回率越高，表示模型能够检索到更多相关图像。

准确率：准确率衡量模型检索到的图像与查询相关的比例。它计算为检索到的相关图像数量与检索到的所有图像数量之比。准确率越高，表示模型能够更准确地检索到相关图像。

平均精度（MAP）：MAP是召回率和准确率的加权平均值。它计算每个相关性的平均精度，然后对所有相关性求平均。MAP值越高，表示模型的整体图像检索性能越好。

最近邻检索（NN）：NN衡量模型从图像集合中检索与查询图像最相似的图像的能力。它计算为查询图像与其最近邻图像之间的相似度。NN值越高，表示模型能够检索到更相似的图像。

相关性排序：相关性排序衡量模型将相关图像按相关性排序的能力。它计算为相关图像在检索结果列表中的平均位置。相关性排序越低，表示模型能够更准确地对相关图像进行排序。

准确性：准确性衡量模型检索到与查询图像具有相同标签的图像的能力。它计算为检索到的图像与查询图像具有相同标签的图像数量与检索到的所有图像数量之比。准确性越高，表示模型能够更准确地检索到具有相同标签的图像。

对于图像检索任务，通常使用以下指标来综合评估模型的性能：

*MAP@K：计算前K个检索结果的MAP，其中K是一个预定义的整数（例如，10、100或1000）。

*Recall@K：计算前K个检索结果的召回率。

*NN@K：计算前K个检索结果的最近邻值。

此外，还有一些其他指标可用于评估图像检索性能，包括：

*覆盖率：衡量模型检索到不同相关性的相关图像的数量。

*多样性：衡量模型检索到的图像在视觉内容上的多样性。

*效率：衡量模型执行图像检索任务的效率。

通过这些指标，可以全面评估视觉语言模型的图像检索性能，并根据具体任务和需求选择最合适的模型。第四部分生成图像质量关键词关键要点FID(FréchetInceptionDistance)

1.FID是衡量生成图像和真实图像分布相似度的指标，基于Inception网络的特征提取器计算。

2.FID值越低，表明生成图像与真实图像的分布更加接近，图像质量更高。

3.FID适用于评估各种生成模型，包括GAN、VAE和Diffusion模型。

IS(InceptionScore)

1.IS指标通过Inception网络对生成图像进行分类，衡量生成图像的多样性和真实性。

2.IS值越高，表明生成图像具有更高的多样性，并且与真实图像的类别分布更加接近。

3.IS适用于评估生成图像的真实感和多样性，对于生成人物或特定物体图像特别有效。

SSIM(StructuralSimilarityIndexMeasure)

1.SSIM是一种图像质量评估指标，基于人眼视觉感知模型进行计算。

2.SSIM值衡量生成图像与真实图像之间的结构相似性，包括亮度、对比度和结构相似性。

3.SSIM适用于评估图像的整体视觉质量，对于检测生成图像中的失真或伪影特别有效。

PSNR(PeakSignal-to-NoiseRatio)

1.PSNR是一种图像质量评估指标，衡量生成图像与真实图像之间的像素级差异。

2.PSNR值越高，表明生成图像与真实图像的像素级差异越小，图像质量越高。

3.PSNR适用于评估生成图像的低频细节和噪声水平，对于检测图像中的模糊或颗粒感特别有效。

LPIPS(LearnedPerceptualImagePatchSimilarity)

1.LPIPS是一种图像质量评估指标，基于卷积神经网络计算生成图像与真实图像之间的视觉感知相似度。

2.LPIPS值越低，表明生成图像与真实图像在视觉感知上的差异越小，图像质量越高。

3.LPIPS适用于评估生成图像的高频细节和视觉真实感，对于检测图像中的纹理或颜色失真特别有效。

HumanEvaluation

1.人类评估是通过让人类观察者对生成图像进行打分或评价来评估图像质量。

2.人类评估可以提供主观的意见，反映人类对图像质量的感知。

3.人类评估对于检测生成图像中的难以量化的视觉缺陷或偏好特别有效。生成图像质量

定量评估：

*感知质量指标（PQI）：这些指标通过对图像的主观感知进行建模，来评估生成的图像质量。例如：

*结构相似性指数（SSIM）：比较图像的结构（亮度、对比度）和纹理相似度。

*峰值信噪比（PSNR）：测量图像与参考图像之间的误差，以分贝为单位。

*多样性度量：这些度量评估生成图像的独特性和丰富性。例如：

*Fréchet散射距离（FID）：测量两个分布（生成图像和参考图像）之间的差异，值越小越好。

*Inception分数：使用预先训练的Inception模型来预测生成图像属于不同类别的概率，分数越高越好。

定性评估：

*人工评估：由人类评估者根据主观标准（例如真实感、一致性）对生成的图像进行评分。

*风格和一致性分析：评估生成图像是否符合特定风格或数据集，以及与参考图像是否一致。

*语义和可解释性：分析生成的图像是否匹配相应的语义标签或描述，以及生成过程是否可解释。

具体指标：

FID：

*值越小越好

*理想值：接近0

*样例图像集的典型值为5-50

SSIM：

*值越大越好

*理想值：接近1

*自然图像的典型值为0.8-0.9

PSNR：

*值越大越好

*理想值：>30dB

*自然图像的典型值为20-30dB

Inception分数：

*值越高越好

*理想值：接近1

*针对特定数据集的基准值因数据集而异

人工评估：

*使用Likert量表（例如1-5）

*度量指标：真实性、一致性、视觉吸引力

风格和一致性分析：

*使用风格转移模型或其他技术

*度量指标：风格相似度、数据集一致性

语义和可解释性：

*使用语言模型或因果推理技术

*度量指标：语义标签准确性、生成过程解释性

选择指标：

指标的选择取决于特定的评估目标和应用程序。对于需要高视觉质量的应用程序，定量指标（例如FID和PSNR）可能更为有用。对于需要生成独特性和多样性的应用程序，多样性度量（例如FID和Inception分数）可能更为重要。定性评估可以提供额外的见解，并帮助识别次优生成图像背后的原因。第五部分翻译任务表现关键词关键要点【机器翻译评估】：

1.机器翻译评估主要关注翻译质量，包括流畅性、连贯性和准确性。

2.常见的机器翻译评估指标包括BLEU、ROUGE和METEOR，它们衡量翻译结果与参考翻译之间的相似性和差异性。

3.最新的翻译评估方法探索了神经网络和深度学习技术，以增强评估的准确性和全面性。

【语言生成评估】：

翻译任务表现

翻译任务表现是评估视觉语言模型（VLM）的一个重要指标，它衡量VLM在将图像翻译成不同语言文本方面的能力。VLM在翻译任务上表现良好，这表明它们对图像内容的理解能力和文本生成能力。

评估方法

评估VLM的翻译任务表现通常使用以下方法：

*BLEU分数（双语评估下n-gram的准确率）：这是一种常用的机器翻译评估指标，它计算参考翻译和模型输出之间的n-gram重叠率。

*METEOR分数（机器翻译评估的指标）：该指标考虑了同义词和词序，提供了更全面的翻译质量评估。

*ROUGE分数（重叠单元评估）：该指标测量模型输出与参考翻译之间的重叠字数和短语数。

数据集

用于评估VLM翻译任务表现的数据集包括：

*Flickr30k：包含30,000张带注释的图像和相应的英文句子。

*MSCOCO：包含123,000张带注释的图像和相应的五种语言（英语、德语、法语、意大利语和西班牙语）句子。

*IAPRTC-12：包括20,000张带注释的图像和相应的多种语言句子。

结果

在翻译任务上，VLM已取得了显着的表现：

*OpenAI的CLIP：在Flickr30k数据集上获得了46.6的BLEU-4分数，在MSCOCO数据集上获得了28.0的BLEU-4分数。

*Google的ViT-B/16：在Flickr30k数据集上获得了48.9的BLEU-4分数，在MSCOCO数据集上获得了28.4的BLEU-4分数。

*微软的NoCLIP：在Flickr30k数据集上获得了49.8的BLEU-4分数，在MSCOCO数据集上获得了29.2的BLEU-4分数。

影响因素

影响VLM翻译任务表现的因素包括：

*模型架构：VLM的架构，例如Transformer的层数和维度，影响其翻译能力。

*训练数据：训练VLM的数据集的大小、质量和多样性会影响其翻译性能。

*语言对：不同语言对之间的差异（例如语法结构和词汇）也会影响翻译的难度和VLM的表现。

意义

VLM在翻译任务上表现良好，具有重大意义：

*语言障碍消除：VLM可用于打破语言障碍，促进不同语言背景的人们之间的交流。

*机器翻译改进：VLM可与机器翻译系统相结合，以提高机器翻译的准确性和流畅性。

*跨语言图像理解：VLM的翻译能力有助于跨语言扩展图像理解，使计算机能够更好地理解图像的内容，无论其所用语言是什么。第六部分图像理解能力关键词关键要点图像描述准确度

1.衡量模型生成图像描述与人类描述之间的相似性，评估对图像视觉内容的理解。

2.采用各种文本相似性度量，例如BLEU、METEOR、ROUGE等，以定量评估描述准确性。

图像生成可信度

1.评估模型生成图像的真实性，即它在多大程度上反映现实世界。

2.使用数据集中的真实人脸图像进行比较，通过检查人脸特征、纹理和表情来评估可信度。

3.探索生成对抗网络(GANs)和扩散模型等生成模型，以提高图像生成可信度。

图像分类准确性

1.衡量模型正确识别图像中对象的准确性，评估其理解图像语义的能力。

2.使用ImageNet或CIFAR-10等大型图像数据集，根据类别标签评估分类性能。

3.评估模型在不同背景、光照和构图下的鲁棒性。

对象检测准确性

1.衡量模型识别和定位图像中对象的准确性，评估其理解图像空间布局的能力。

2.使用PascalVOC或COCO等对象检测数据集，根据边界框重叠和定位精度评估准确性。

3.评估模型在拥挤场景、重叠对象和遮挡情况下的鲁棒性。

语义分割准确性

1.衡量模型将图像中的每个像素分配给语义类的能力，评估其理解图像语义分割的能力。

2.使用Cityscapes或ADE20K等语义分割数据集，根据像素级匹配和交并比(IoU)评估准确性。

3.评估模型在不同视角、尺度和纹理下的鲁棒性。

图像检索准确性

1.衡量模型根据文本查询检索相关图像的能力，评估其理解图像和文本之间的语义关联的能力。

2.使用MSCOCO或Flickr30K等图像检索数据集，根据检索结果的相关性和排序准确性评估准确性。

3.评估模型在不同查询格式、图像特征和语义相似性下的鲁棒性。图像理解能力

图像分类

图像分类任务评估视觉语言模型对图像中物体和场景的识别能力。它衡量模型将图像正确分配到预定义类别（例如，动物、车辆、食物）中的准确性。常用的指标包括：

*准确率：图像正确分类的总数除以总图像数。

*召回率：属于特定类别且被正确分类的图像数除以属于该类别的所有图像数。

*精确率：被分类为特定类别的图像中，实际上属于该类别的图像数除以被分类为该类别的所有图像数。

*F1分数：召回率和精确率的调和平均值，用于权衡这两个指标。

对象检测

对象检测任务评估视觉语言模型定位和识别图像中单个对象的的能力。它衡量模型绘制围绕对象边界框的准确性和对对象的准确分类。常用的指标包括：

*平均精度（AP）：反映模型预测边界框与真实边界框重叠程度的加权分数。

*平均召回率（AR）：反映模型检测到所有真实对象的程度。

*mAP（平均平均精度）：AP在不同的对象类别上的平均值。

图像分割

图像分割任务评估视觉语言模型将图像像素分配给其对应的对象或区域的能力。它衡量模型生成与真实分割掩码相似的输出分割掩码的准确性。常用的指标包括：

*像素精度：图像中正确分配像素的总数除以总像素数。

*平均像素精度（MPA）：不同对象类别的像素精度的平均值。

*平均加权像素精度（mWPA）：考虑不同对象类别中像素数量的加权平均像素精度。

*交并比（IoU）：预测分割掩码与真实分割掩码重叠区域与并集区域的比率。

图像字幕

图像字幕任务评估视觉语言模型生成描述图像内容的人类可读文本的能力。它衡量模型生成与真实字幕语义相似的字幕的质量。常用的指标包括：

*BLEU（双语评估工具）：基于N-gram的指标，衡量预测字幕与参考字幕之间的匹配程度。

*ROUGE（重叠单元递归评价器）：基于重叠词组和最长公共子序列的指标。

*CIDEr（概念识别度）：基于图像中对象的语义概念和字幕中单词之间的相似性的指标。

视觉问答

视觉问答任务评估视觉语言模型理解图像内容并回答相关问题的的能力。它衡量模型生成与问题相关的准确和全面的答案。常用的指标包括：

*准确率：模型回答问题正确的次数除以总问题数。

*召回率：模型回答问题正确并包含所有相关信息的次数除以总正确回答的次数。

*F1分数：准确率和召回率的调和平均值。

图像检索

图像检索任务评估视觉语言模型找到与查询图像相似的图像的能力。它衡量模型生成与查询图像在视觉内容上相似的图像列表的准确性。常用的指标包括：

*平均精度（AP）：反映模型预测图像相关性与真实相关性的加权分数。

*mAP（平均平均精度）：AP在不同查询图像上的平均值。

*R@K：检索到的前K个图像中相关图像的数量。第七部分图像生成多样性关键词关键要点图像内容多样性

1.测量生成图像的视觉多样性：计算不同图像之间的欧几里得距离或其他相似性度量，以量化生成的图像集的视觉差异程度。

2.评估图像特征分布的均匀性：分析生成的图像中图像特征的分布，例如颜色、纹理、形状和对象。均匀的分布表明模型能够产生各种视觉模式。

3.度量图像视觉模式的新颖性：使用自然图像库中的图像作为参考，比较生成的图像与已知图像集的相似程度。高新颖性表明模型可以生成前所未有的视觉内容。

图像样式多样性

1.测量图像样式转换的有效性：评估模型将一种图像样式转移到另一幅图像的能力。这可以通过比较转换后的图像与目标样式的特征表示来实现。

2.量化不同样式间的视觉差异：分析转换后图像的特征分布，以确定模型是否能够生成具有不同视觉样式的图像。

3.度量样式转换的一致性：评估模型在处理不同图像时是否能够以一致的方式转换样式。不一致的转换表明模型无法可靠地生成所需的样式。图像生成多样性评估

图像生成多样性评估衡量生成模型生成具有不同视觉内容和风格的图像的能力。它评估模型生成图像的范围和变异性，以确保图像不重复或过于相似。

评估指标

1.多样性指数(DI)

DI计算生成图像中不同视觉模式的数量。它通过将图像聚类为不同的组并计算每个组中图像的比例来衡量。DI值越高，多样性越高。

DI公式：DI=1-Σ(n_i/N)^2

其中：

*n_i是第i个组中的图像数

*N是生成图像总数

2.弗雷歇距离(FID)

FID是衡量生成图像与真实图像分布之间的相似性的指标。它使用预训练的图像分类模型在生成图像和真实图像上提取特征，并计算特征分布之间的距离。FID值越低，生成图像与真实图像越相似，多样性也越高。

3.杰卡德相似系数(JCS)

JCS衡量两组图像之间的相似性。它计算图像对之间共有元素的数量除以总元素数量。对于图像生成任务，JCS用于计算生成图像和真实图像之间每个像素的相似性。JCS值越低，生成图像与真实图像之间的相似性越低，多样性越高。

4.平均对数似然值(MLL)

MLL衡量生成图像与真实图像分布之间的一致性。它通过计算生成图像在真实图像分布中的对数似然值并求平均值来计算。MLL值越高，生成图像与真实图像分布越一致，多样性也越高。

5.生成图像相似性得分(GIDS)

GIDS是一个用于评估生成图像相似性的指标。它基于图像之间的余弦相似性，通过计算图像对之间的特征向量相似性来衡量。GIDS值越低，图像越相似，多样性越低。

6.视觉多样性得分(VDS)

VDS是一个综合指标，用于评估图像生成的多样性。它结合了多个指标，包括DI、FID和JCS，以提供对生成图像多样性的全面评估。VDS值越高，多样性越高。

评估步骤

1.生成一组图像。

2.计算所选指标的值。

3.分析指标值以确定图像生成的多样性。

最佳实践

*使用多种指标进行评估以提供全面的评估。

*将生成图像与真实图像进行比较以衡量真实感。

*考虑图像生成任务的具体要求。

*根据需要调整指标权重以优先考虑不同的多样性方面。第八部分视觉推理能力关键词关键要点【视觉关系推理】

1.评估模型对图像中对象之间关系的理解能力，包括空间关系（如“在...上