图像生成

TechImage-Bench: Rubric-Based Evaluation for Technical Image Generation

TechImage-Bench: 基于评分标准的技术图像生成评估

Minheng Ni, Zhengyuan Yang, Yaowen Zhang, Linjie Li, Chung-Ching Lin, Kevin Lin, Zhendong Wang, Xiaofei Wang, Shujie Liu, Lei Zhang, Wangmeng Zuo, Lijuan Wang

机构 * Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Microsoft Project Website（微软项目网站） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：image generation(title,abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出TechImage-Bench，通过评分标准评估技术图像生成，发现现有模型在科学准确性上存在显著差距，并展示评分标准对改进图像生成的监督作用。

EdiVal-Agent: An Object-Centric Framework for Automated, Fine-Grained Evaluation of Multi-Turn Editing

EdiVal-Agent：一个面向多轮编辑自动细粒度评估的对象中心框架

Tianyu Chen, Yasi Zhang, Zhi Zhang, Peiyu Yu, Shu Wang, Zhendong Wang, Kevin Lin, Xiaofei Wang, Zhengyuan Yang, Linjie Li, Chung-Ching Lin, Jianwen Xie, Oscar Leong, Lijuan Wang, Ying Nian Wu, Mingyuan Zhou

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Microsoft AI Superintelligence（微软人工智能超智实验室） ； Lambda, Inc（Lambda公司） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)；image editing(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出EdiVal框架，通过对象中心视角实现多轮编辑的细粒度评估，引入EdiVal-IF、EdiVal-CC和EdiVal-VQ三个指标，构建多轮编辑基准测试平台，用于识别现有编辑模型的失败模式。

Comments Tianyu Chen and Yasi Zhang contributed equally; Oscar Leong, Lijuan Wang, Ying Nian Wu, and Mingyuan Zhou advised equally

UniSAFE: A Comprehensive Benchmark for Safety Evaluation of Unified Multimodal Models

UniSAFE：统一多模态模型安全评估的综合基准

Segyu Lee, Boryeong Cho, Hojung Jung, Seokhyun An, Juhyeong Kim, Jaehyun Kwak, Yongjin Yang, Sangwon Jang, Youngrok Park, Wonjun Chang, Se-Young Yun

机构 * KAIST AI（KAIST人工智能研究院） ； Department of Computer Science and Engineering, UNIST（UNIST计算机科学与工程系） ； Department of Mathematical Sciences, KAIST（KAIST数学科学系） ； University of Toronto（多伦多大学） ； KAIST CS（KAIST计算机科学系） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出UniSAFE基准，用于评估统一多模态模型的系统级安全性，发现多图像生成任务比文本生成任务更易出现安全漏洞。

Comments Equal contribution by first three authors, 55 pages

PhysQuantAgent: An Inference Pipeline of Mass Estimation for Vision-Language Models

PhysQuantAgent: 一种用于视觉-语言模型的物体质量估计推断流水线

Hisayuki Yokomizo, Taiki Miyanishi, Yan Gang, Shuhei Kurita, Nakamasa Inoue, Yusuke Iwasawa

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Institute of Science Tokyo（东京科学研究院） ； National Institute of Informatics（信息处理技术研究所） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出PhysQuantAgent框架和VisPhysQuant基准数据集，通过引入三种视觉提示方法提升视觉-语言模型对真实物体质量的估计精度。

Comments Code and dataset will be available at https://github.com/hisasnow/PhysQuantAgent

EEG-Based Brain-LLM Interface for Human Preference Aligned Generation

基于EEG的脑-大语言模型接口用于人类偏好对齐生成

Junzi Zhang, Jianing Shen, Weijie Tu, Yi Zhang, Hailin Zhang, Tom Gedeon, Bin Jiang, Yue Yao

机构 * Shandong University, China（山东大学） ； Australian National University, Australia（澳大利亚国立大学） ； Curtin University, Australia（Curtin大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：image generation(abstract)

AI总结 本文提出基于EEG的脑-大语言模型接口，通过EEG信号引导图像生成模型，利用神经信号反馈实现模型动态适应，为适应性语言模型推理提供新思路。

Comments 15 pages, 9 figures