May, 2024
全局和局部图像感知评分(GLIPS):评估人工智能生成图像的真实感质量
Global-Local Image Perceptual Score (GLIPS): Evaluating Photorealistic
Quality of AI-Generated Images
TL;DR该研究引入了全局-局部图像感知评分(GLIPS),一种用于评估人工智能生成图像与人类视觉感知高度一致的真实感图像质量的图像度量。GLIPS利用先进的基于变换器的注意机制评估局部相似性和最大均值差异(MMD)评估全局分布相似性。人类研究表明,GLIPS在真实感图像质量的相关性方面相比现有的指标如FID、SSIM和MS-SSIM具有更好的表现。此外,该研究还引入了插值缩放方法(IBS),通过使度量分数与人类评估标准更加一致,提高了度量分数的可解释性。该提出的度量和缩放方法不仅提供了更可靠的对人工智能生成图像的评估,还为图像生成技术的未来改进提供了指导。