图像生成

CAPEval: A Decoupled Caption Evaluation across Understanding and Generation

CAPEval：跨理解与生成的解耦式标题评估

Zhipeng Liu, Haochen Wang, Zhaoxiang Zhang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 本研究提出解耦式标题评估基准CAPEval，将标题质量分为覆盖度与精确度，发现二者分别对应理解与生成任务性能，为标题生成器的选择优化提供指导。

Comments 21 pages, 8 figures. Code and dataset will be available at https://liuzhipenggg.github.io/CAPEval/

Decoupling semantics from vision: A framework for faithful visual-text compression evaluation

将语义与视觉解耦：一种用于可靠视觉-文本压缩评估的框架

Yonghan Gao, Zehong Chen, Lijian Xu, Jingzhi Chen, Jingwei Guan, Xingyu Zeng

机构 * Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对现有视觉-文本压缩评估依赖下游任务性能的缺陷，提出解耦语义与视觉的评估框架，引入ZeroSense基准消除文本依赖，实验证实VTC质量与下游任务准确率存在显著差异。

On the well-posedness of porous medium equations on general metric measure spaces

关于一般度量测度空间上多孔介质方程的适定性

Diwen Chang

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究一般度量测度空间上带符号多孔介质方程柯西问题的适定性，基于Rothe方法和单调算子理论，仅用狄氏型定义，证明对给定初始数据存在唯一弱解，适用于多种度量测度空间包括非光滑分形。

Comments 39 pages, 2 figures. Have corrected nearly all errors in old versions. Comments are welcome

Hacking Generative Perplexity: Why Unconditional Text Evaluation Needs Distributional Metrics

破解生成困惑度：为何无条件文本评估需要分布度量

Antonio Franca, Alexander Tong

机构 * AITHYRA Institute（AITHYRA研究所） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文指出生成困惑度（gen-PPL）作为非自回归语言模型评估指标存在缺陷，通过构造零参数朴素采样器在LM1B和OpenWebText上达到SOTA gen-PPL但生成不连贯文本，建议采用直接量化生成文本与参考文本分布差异的评估套件。

Comments Presented at the ICML 2026 Workshop on Structured Probabilistic Inference & Generative Modeling (SPIGM), Seoul, South Korea