图像生成

Graphic-Design-Bench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating AI on Graphic Design Tasks

Graphic-Design-Bench：一个全面的评估AI在图形设计任务中的基准测试

Adrienne Deganutti, Elad Hirsch, Haonan Zhu, Jaejung Seol, Purvanshi Mehta

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

AI总结 本文提出GraphicDesignBench，首个针对专业图形设计任务的全面基准测试集，评估AI模型在布局、排版、信息图、模板设计和动画等任务中的表现，揭示当前模型在空间推理、矢量代码生成和动画分解等方面存在的不足。

Evaluation of Embedding-Based and Generative Methods for LLM-Driven Document Classification: Opportunities and Challenges

嵌入式与生成方法在LLM驱动文档分类中的评估：机遇与挑战

Rong Lu, Hao Liu, Song Hou

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

AI总结 本文比较了基于嵌入和生成模型在地学技术文档分类中的表现，发现增强的生成视觉-语言模型在零样本准确率上表现更优，但监督微调对训练数据不平衡敏感。

Comments Accepted at the IMAGE'25 Workshop (PCW-11), Society of Exploration Geophysicists (SEG). Published version available at https://doi.org/10.1190/image2025-w11-03.1

From Reasoning to Pixels: Benchmarking the Alignment Gap in Unified Multimodal Models

从推理到像素：统一多模态模型中对齐差距的基准测试

Cheng Yang, Chufan Shi, Bo Shui, Yaokang Wu, Muzi Tao, Huijuan Wang, Ivan Yee Lee, Yong Liu, Xuezhe Ma, Taylor Berg-Kirkpatrick

机构 * University of California San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； University of Southern California（南加利福尼亚大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文通过UReason基准测试，探讨统一多模态模型中模态对齐问题，发现去上下文生成在图像生成任务中表现更优，揭示了文本推理与生成图像之间存在对齐差距。

Comments Project page: https://ureason.github.io

DialectGen: Benchmarking and Improving Dialect Robustness in Multimodal Generation

DialectGen：多模态生成中方言鲁棒性评估与改进

Yu Zhou, Sohyun An, Haikang Deng, Da Yin, Clark Peng, Cho-Jui Hsieh, Kai-Wei Chang, Nanyun Peng

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)；分类 cs.CV

AI总结 本文通过构建涵盖六种英语方言的大型基准，评估多模态生成模型在方言输入下的表现，提出一种通用编码器策略提升方言鲁棒性，同时保持标准美式英语性能。