图像生成

Q-REAL: Towards Realism and Plausibility Evaluation for AI-Generated Content

Q-REAL：迈向AI生成内容真实性和可信度评估

Shushi Wang, Zicheng Zhang, Chunyi Li, Wei Wang, Liya Ma, Fengjiao Chen, Xiaoyu Li, Xuezhi Cao, Guangtao Zhai, Xiaohong Liu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Meituan（美团） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出Q-REAL数据集，用于细粒度评估AI生成图像的真实性和可信度，通过标注实体位置和设计判断问题，提升生成模型性能。

SYNTHONY: A Stress-Aware, Intent-Conditioned Agent for Deep Tabular Generative Models Selection

SYNTHONY：一种考虑压力的、基于意图的深度表格生成模型选择代理

Hochan Son, Xiaofeng Lin, Jason Ni, Guang Cheng

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出SYNTHONY，一种基于意图的表格生成模型选择框架，通过压力分析选择最佳合成器，提升模型在不同数据分布下的性能和实用性。