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[ditihekhatun15]

其他三个模型和之间的并排比较并指示哪个图像与文本标题匹配得更好图像对齐以及哪个图像最真实。人类评价。全图提示引出注释者对文本图像对齐的整体印象和检查是否正确包含特定属性对象和属性绑定。对于单图像人类评估获得了全面的最高评级比第二高表现模型高。对于其余部分性能顺序为>>差异为但除外其中落后。由于和涉及相对更多的语义内容我们推测和受益于性能更高的文本编码器。在上按提示类型对文本引导图像修复进行单图像人工评估。对于简单蒙版和丰富蒙版提示如果编辑的图像准确包含提示中指定的每个属性和对象包括正确的属性绑定则文本图像对齐是正确的。

请注意由于不同的评估设计完整与仅掩模提示结果不太具有直接可比性。专注于细粒度注释因此我们评估对象和属性类型的模型。对于对象类型在所有类别中 爱沙尼亚 WhatsApp 号码列表 均处于领先地位在常见罕见和文本渲染方面比排名第二的模型高出。按对象类型对进行单图像人类评估。作为一个群体模型更擅长对象渲染而不是文本渲染。对于属性类型的评级比第二高性能模型高得多但计数除外其中仅落后。按属性类型对进行单图像人工评估。对象屏蔽全面提高了对提示属性的遵守与。与其他模型一对一地并排比较在文本对齐方面遥遥领先与和相比受到注释者的青睐。在提示上对图像真实感和文本图像对齐进行并行人工评估。





对于文本图像对齐在所有比较中都是首选。最后我们对所有模型进行了代表性的并排比较。有关更多示例请参阅论文。与提示的模型输出示例。与使用随机掩蔽训练的相同模型相比对象掩蔽提高了对提示的细粒度遵循性。结论我们推出了和在文本引导的图像修复及其评估方面取得了重大进展。是一款经过微调的文本引导图像修复工具。是用于文本引导图像修复的综合系统基准可跨多个维度评估性能属性对象和场景。请注意出于对负责任的担忧我们不会向公众发布。另一方面是为了研究社区的利益而完整发布的。
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