本研究提出了一种预测图像美学得分分布的新型网络架构及其训练方法，该模型在使用单一模型仅进行分布预测任务的情况下，在标准的 AVA 大规模基准数据集上实现了美学质量分类、美学得分回归和美学得分分布预测三个任务的最新成果。同时，我们还介绍了一种改变图像预测美学的方法，并使用这种修改来了解我们的模型。

Aug, 2017

本研究旨在学习使用卷积神经网络，应用深度学习技术自动评估照片美学排名，基于深入剖析其有意义的摄影属性与图像内容信息来规范复杂的照片美学评分问题，通过新提出的采样策略，从多个人类评分者分配的美学得分次元数据集中提取信息，提高了算法的一致性与鲁棒性，实验表明，该模型可使美学排名更符合人类评分标准，并成功在现有 AVAdatabase 基准测试中实现了最先进的图像分类性能

Jun, 2016

本研究提出了一种考虑多个审美属性的多任务卷积神经网络，在预测图像整体审美得分方面具有超越同类方法和接近人类表现的优势，并且相对于文献中现有多任务神经网络，具有更高的计算效率。

May, 2023

本文提出了一种基于多任务深度模型的自动审美质量评估方法，其中将语义识别任务作为解决自动审美质量评估和语义识别相关问题的关键。该方法基于卷积神经网络，通过一个简单的多任务框架，同时利用美学和语义标签进行监督学习，通过引入任务间关系学习的相关项，进一步提高了审美任务的评估精度。经过对 AVAdataset 和 Photo.netdataset 的实验验证，证明了多任务深度模型在发现有效美学表示方面的重要性，并取得了最先进的结果。

Apr, 2016

提出一种基于用户评论的图像审美预测方法，使用视觉 - 语言预训练模型学习图像的审美表现，结合排名适配器模块设计了一种高效的模型适配方法。实验结果表明，该模型在图像美学字幕生成、零样本风格分类和零样本图像审美评价等任务上表现良好，达到了预先训练模型的最佳性能。

Mar, 2023

本文提出了使用 AVA 数据库，自动发现和学习视觉属性来实现美学质量预测、图像标记和检索的目的。

Dec, 2014

提出了一种基于深度卷积神经网络的多任务自动照片美学评估方法，在预测总体美学评分的同时联合学习了八个美学属性，并通过梯度反向传播可视化方法，展示了学习到的模型所代表的属性的重要图像区域。

Jul, 2017

通过对 12 个不同美学评分数据集的比较，本文发现不同数据集中的美学评分可预测性存在显著差异，并发现照片和绘画的美学评价具有一致性，但这些差异也在一定程度上对单一数据集的研究结果具有普适性的假设提出了质疑。

Jul, 2023

本文综述了近期计算机视觉技术在图像美感质量评估中的应用，详细介绍了基于手工特征和深度特征的不同方法以及评估标准，并探讨了新兴的深度学习技术在美学评分中的应用以及利用计算方法操纵图像美感的可能性。

Oct, 2016

本文提出了 Reddit Photo Critique Dataset（RPCD），包含 74K 的图像和 220K 条评论，该数据集不同于以往的计算机美学数据集，主要体现在三个方面：（i）数据集的大规模和评论中批评图像不同方面；（ii）大多数为 UltraHD 图像；（iii）可通过自动流水线轻松扩展到新数据。本文通过情感评价来评估视觉刺激的美学质量，并表明情感极性与两个审美评估基准可用的审美判断正相关，在此基础上，将评论的情感分数用作图像排名的目标。

Jun, 2022