Zicheng Zhang

Évaluation de gros modèles sur des tâches visuelles de bas niveau à travers Q-Bench.

Ce travail propose une approche solide pour l'apprentissage par renforcement profond contre les attaques sur les données d'entrée.

Un nouveau benchmark évalue les modèles de langage multi-modalité dans des tâches de vision de bas niveau.

Des méthodes innovantes améliorent la qualité d'image tout en réduisant l'utilisation des données.

Le défi AIS 2024 cherche à améliorer les évaluations de qualité vidéo en utilisant l'apprentissage profond.

A-Bench teste des LMMs pour évaluer la qualité et la précision des images générées par l'IA.

Le nouveau jeu de données GAIA éclaire la qualité de l'action dans le contenu généré par l'IA.

Découvrez comment CMC-Bench transforme les techniques de compression d'images.

HazeCLIP utilise le langage pour améliorer les méthodes de désenfumage pour les images du monde réel.

Q-Ground donne des infos précises sur les problèmes de qualité d'image.

Évaluer la qualité des vidéos générées par l'IA pour améliorer la création de contenu.

Examiner comment des gros modèles transforment l'évaluation de la qualité dans le contenu multimédia.

Évaluer l'impact de l'IA sur la qualité des modèles 3D et les attentes des utilisateurs.

Un benchmark pour évaluer la capacité des LMMs à analyser la qualité vidéo.

Les recherches montrent que les capacités de l'IA à comprendre les émotions ont encore besoin d'amélioration.

Cet article analyse comment mesurer les vidéos générées par IA avec des actions humaines.