AesBench：探索多模态大语言模型在图像美学理解中的潜力

项目介绍

在多模态大语言模型（MLLMs）蓬勃发展的今天，人机交互和协作在日常生活中变得越来越普遍。然而，这些模型在理解图像美学方面的能力仍然是一个未被充分探索的领域。这种局限性可能会阻碍MLLMs在艺术设计、图像生成等实际应用中的进一步发展。为了解决这一问题，我们推出了AesBench，这是一个专家级的基准测试，旨在系统地评估MLLMs在美学理解方面的能力。

AesBench通过收集美学专家的高质量注释，构建了一个美学理解基准数据集。此外，我们还设计了一套综合的评估标准，从感知（AesP）、共情（AesE）、评估（AesA）和解释（AesI）四个由浅入深的角度来评估MLLMs。我们希望通过这一工作，能够激发社区对MLLMs在图像美学理解方面的更深入研究。

项目技术分析

AesBench的核心在于其独特的评估体系和高质量的数据集。通过四个维度的评估标准，AesBench能够全面地衡量MLLMs在美学理解方面的表现。具体来说：

• 感知（AesP）：评估模型对图像美学特征的感知能力。
• 共情（AesE）：评估模型对图像情感和氛围的理解能力。
• 评估（AesA）：评估模型对图像美学价值的判断能力。
• 解释（AesI）：评估模型对图像美学特征的解释能力。

这些评估标准不仅涵盖了美学理解的各个方面，还通过专家注释确保了评估的准确性和权威性。

项目及技术应用场景

AesBench的应用场景非常广泛，特别是在需要高度美学理解能力的领域。例如：

• 艺术设计：帮助设计师和艺术家评估和改进他们的作品。
• 图像生成：提升生成图像的美学质量和用户满意度。
• 广告和营销：优化广告图像的美学效果，提升品牌形象。
• 教育：用于美学教育和培训，帮助学生和从业者提升美学素养。

项目特点

AesBench具有以下几个显著特点：

1. 专家级基准：通过美学专家的注释，确保评估的权威性和准确性。
2. 多维度评估：从感知、共情、评估和解释四个维度全面评估MLLMs的美学理解能力。
3. 开源数据集：数据集和评估代码已开源，方便社区研究和使用。
4. 实时更新：定期更新评估结果和数据集，保持项目的时效性和前沿性。

通过AesBench，我们希望能够推动MLLMs在图像美学理解方面的研究，为实际应用提供更强大的技术支持。如果你对这个项目感兴趣，欢迎访问我们的GitHub仓库，并给我们一个⭐️！