Sep, 2023

可学习查询的图像美学评估

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TL;DR通过可学习的查询（IAA-LQ）方法，从预训练的图像特征中提取美学特征，对图像进行美学评估，在真实世界数据上表现优于最先进的方法 2.2％的 SRCC 和 2.1％的 PLCC。
image aesthetics assessmentlearnable queriesaesthetic featurespre-trained image featuresreal-world data
发现论文，激发创造
  • 多模态可学习查询用于图像美学评估

    利用多模式学习查询 (MMLQ) 从多模式预训练特征中提取与美学相关的特征，实验结果表明其在多模式图像美学评估方面取得了新的最优性能，SRCC 和 PLCC 分别超过先前方法 7.7% 和 8.3%。

    May, 2024

  • UniQA: 图像质量与美学评估的统一视觉语言预训练

    图像质量评估和图像美学评估的统一视觉语言预训练 (UniQA) 方法能够同时提高这两个任务的性能并展现优异的无需训练样本和少标签图像评估能力。

    Jun, 2024

  • 走向艺术图像美学评估：一个大规模数据集和一种新方法

    本研究提出了一个大规模的 Boldbrush 艺术图像数据集，并采用 SAAN 方法从中提取和利用风格专属和通用美学信息来评估艺术图像，结果表明该方法在数据集上表现优异，这为未来的艺术图像美学评估研究提供了基础。

    Mar, 2023

  • UNIAA: 统一的多模态图像审美评估基准和参考

    通过提出统一多模态图像审美评估（UNIAA）框架，包括带有视觉感知和语言能力的多模态大型语言模型（MLLM）UNIAA-LLaVA 以及一个全面的基准 UNIAA-Bench，本文将图像审美评估（IAA）的成本降低，并通过解决现有数据集转化问题，在多个审美水平上验证了 UNIAA 的有效性和合理性。

    Apr, 2024

  • 图像美学评估：实验调查

    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

  • VILA：利用视觉语言预训练学习用户评论中的图像美学

    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

  • 具备属性与内容适应的照片美学排名网络

    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

  • 发现美学图像分析的美丽属性

    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

  • Re-IQA: 野外图像质量评估的无监督学习

    本文提出了一种混合专家方法来进行自动感知图像质量评估，使用 Re-IQA 框架训练两个独立的编码器来学习高级和低级图像特征，并使用得到的图像表示来训练线性回归模型以提高评估准确性。实验表明，深度神经网络在无监督设置下训练可以产生具有感知相关性的表示。

    Apr, 2023

  • CLIP 为视觉美学学习者带来更好的特征

    旨在提升图像审美评估（IAA）的性能，本研究提出了统一且灵活的两阶段 CSKD（CLIP-based Semi-supervised Knowledge Distillation）范式。通过特征对齐损失，该方法整合和利用多源无标签数据集，将给定的视觉编码器与现成的 CLIP 图像编码器之间的丰富特征进行对齐。在使用半监督 IAA 学习的过程中，利用无标签数据进一步增强学生模型的性能。实验证明 CSKD 在多个广泛使用的 IAA 基准测试中具有卓越性能。

    Jul, 2023