图像生成

QQJ: Quantifying Qualitative Judgment for Scalable and Human-Aligned Evaluation of Generative AI

QQJ: 量化定性判断以实现可扩展且与人类对齐的生成AI评估

Marjan Veysi, Pirooz Shamsinejadbabaki, Mohammad Zare, Mohammad Sabouri

机构 * AI Lab, Arioobarzan Engineering Team（艾伊罗巴赞工程团队人工智能实验室） ； Department of Computer Engineering and Information Technology（计算机工程与信息科技系） ； Department of Informatics, Bioengineering, Robotics and Systems Engineering（信息学、生物工程、机器人与系统工程系） ； University of Genoa（热那亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出QQJ框架，通过专家设计的多维评分标准和高质量标注集校准大语言模型评估器，实现与人类判断一致的可扩展评估方法，验证了结构化定性判断在大规模应用中的有效性。

BlendedNet++: A dataset and benchmark for field-resolved aerodynamics and inverse design of blended wing body aircraft

BlendedNet++：一种用于混合翼身融合飞机场解气动学和逆设计的数据集和基准

Nicholas Sung, Steven Spreizer, Mohamed Elrefaie, Matthew C. Jones, Faez Ahmed

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； MIT Lincoln Laboratory（麻省理工学院林肯实验室） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出BlendedNet++数据集，包含12492种独特的BWB几何体，通过RANS模拟提供集成力和密集表面场，利用几何深度学习模型实现实时气动预测和生成性逆设计，验证了Transolver在场预测中的准确性。