图像生成

TactileEval: A Step Towards Automated Fine-Grained Evaluation and Editing of Tactile Graphics

TactileEval: 向自动细粒度评估和编辑触觉图形迈出一步

Adnan Khan, Abbas Akkasi, Majid Komeili

机构 * School of Computer Science, Carleton University（卡莱顿大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出TactileEval，通过三阶段流程实现触觉图形的自动细粒度评估与编辑，基于专家评论建立质量分类体系，并利用ViT模型实现高精度任务识别与针对性修正。

Comments Code, data, and models are available at https://TactileEval.github.io/

Best Policy Learning from Trajectory Preference Feedback

最佳策略学习从轨迹偏好反馈

Akhil Agnihotri, Rahul Jain, Deepak Ramachandran, Zheng Wen

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Google（谷歌） ； DeepMind（深度Mind） ； OpenAI 纠错

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

AI总结 本文研究了基于偏好强化学习的最佳策略识别问题，提出PSPL算法，通过维护奖励模型和动态的后验分布，提供首个贝叶斯简单遗憾保证，并在模拟和图像生成基准中优于现有基线。