ECCVMar, 2020

GIQA: 生成图像质量评估

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TL;DR本研究提出 Generated Image Quality Assessment (GIQA) 算法，从学习和数据两个角度，定量评估 GAN 模型生成的图像质量。实验证明 GIQA 算法结果与人工评估基本一致，可应用于 GAN 模型的真实性和多样性评估，并能在训练中支持在线 hard negative mining。
generative adversarial networksgenerated image quality assessmentgiqa algorithmsgan modelshard negative mining
发现论文，激发创造
  • 我的 GAN 有多强？

    本研究提出了两种基于图像分类的测量标准，GAN-train 和 GAN-test，以评估各种 GAN 方法的召回率和准确率。研究结果表明，数据集的难度与 GAN 质量呈负相关，并发现这两种度量标准可以更好地评估 GAN 的性能。

    Jul, 2018

  • 利用简单生成表现评估图像质量

    自动编码器 VAE-QA 是一种用于在全参考下预测图像质量的简单高效方法，通过利用现有的自动编码器，它显著提升了跨数据集的泛化能力，具有更少的可训练参数、较小的内存占用和更快的运行时间。

    Apr, 2024

  • 感知图像修复质量评估：一个新的数据集、评估基准和度量标准

    本文介绍了最新的反感知 (IR) 算法基于生成对抗网络 (GANs)，但其定量评估与视觉感知质量存在不一致性。为了回答现有的 IQa 方法能否客观评价最近的 IR 算法和促进 IQa 方法的发展，作者提出了一个大规模的 IQa 数据集 PIPAL，并针对 GAN 基础的 IR 算法，提出了一些新的基准方法和对空间错位改进的 IQa 网络。

    Nov, 2020

  • PKU-I2IQA：基于图像的图像质量评估数据库用于 AI 生成图像

    基于人类感知的图像到图像 AIGC 图像质量评估数据库 PKU-I2IQA 的建立，引入两个基准模型：基于无参考图像质量评估的 NR-AIGCIQA 和基于全参考图像质量评估的 FR-AIGCIQA，并通过基准实验比较了两个模型的性能。

    Nov, 2023

  • 大型多模型协助 AI 生成图像质量评估

    利用深度神经网络对 AI 生成的图像进行质量评估存在挑战，我们引入了一个大型多模态模型辅助 AI 生成图像质量评估（MA-AGIQA）模型，通过文本提示敏锐感知语义信息并提取语义向量，并使用专家混合结构动态整合语义信息和传统 DNN 基于 IQA 模型提取的质量感知特征来解决当前 IQA 模型在语义感知方面的不足，实验证明 MA-AGIQA 在评估 AI 生成图像质量方面具有最先进的性能和出色的泛化能力。

    Apr, 2024

  • 质量感知生成对抗网络

    本文介绍了基于 GAN 的问题并提出了相应解决方案，使用了基于图片质量的评价算法 SSIM 和 NIQE 作为 GAN 正则化的指标，并提出了新的模型 WGAN-GP，在 CIFAR-10，STL10 和 CelebA 数据集上取得了最优性能。

    Nov, 2019

  • AGIQA-3K: 人工智能生成图像质量评估的开放数据库

    该研究旨在解决基于文本生成图像的模型中存在的主观质量差异问题并提出了 StairReward 模型评估主观文本图像对齐的一致性，并以此建立了 AGIQA-3K 数据库。

    Jun, 2023

  • PKU-AIGIQA-4K：一种用于文本转图像和图像转图像 AI 生成图像的感知质量评估数据库

    近年来，图像生成技术迅速发展，产生了大量的人工智能生成图像（AIGIs），然而，这些 AIGIs 的质量不一致，并严重影响了用户的视觉体验。因此，基于人类感知角度评估 AIGIs 质量的 AI 生成图像质量评估（AIGIQA）引起了学者们的广泛关注，然而，现有研究尚未完全探索该领域。本研究通过构建名为 PKU-AIGIQA-4K 的大规模感知质量评估数据库，旨在填补现有研究领域中的关键空白，该数据库兼顾文本到图像和图像到图像的 AIGIs，提出了基于预训练模型的三种图像质量评估方法：无参考方法 NR-AIGCIQA，全参考方法 FR-AIGCIQA 和部分参考方法 PR-AIGCIQA，并利用 PKU-AIGIQA-4K 数据库进行了广泛的基准实验，与当前的图像质量评估方法进行了比较。

    Apr, 2024

  • AIGCIQA2023：AI 生成图像的大规模图像质量评估数据库：从质量、真实性和一致性的角度出发

    本文建立了一个大规模的 AIGC IQA 数据库，用于评估人类对于每个图像的质量、真实性和对应性的视觉偏好，并在该数据库上进行了基准实验来评估几个最先进的 IQA 度量标准的性能。

    Jul, 2023

  • AIGIQA-20K：AI 生成图像质量评估的大规模数据库

    通过考虑 15 个流行生成模型和动态超参数，本研究组织了一项挑战，全面评估人类主观评分、感知质量和文本图像对齐等方面，以创建迄今最大的细粒度 AIGI 主观质量数据库 AIGIQA-20K，并通过基准实验评估 16 个主流 AIGI 质量模型与人类感知之间的相应关系。预期该数据库将推动 AIGC 在视觉领域的进展。

    Apr, 2024