CMU、Meta联手放大招！ VQAScore一个问题搞定文生图模型评测，准确性远超传统方法！

　　生成式AI发展迅猛，但全面评估其性能一直是难题。近期，卡耐基梅隆大学和Meta合作推出VQAScore评测方案，利用视觉问答模型评分，准确性超越传统方法。

　　新评测基准GenAI-Bench推动文生图模型发展，提供更全面、具有挑战性的评测。VQAScore存在局限性，但随着VQA模型进步，性能将提升。

　　VQAScore评测方案利用视觉问答模型给文生图模型打分，准确性超越传统方法。

　　GenAI-Bench评测基准推动文生图模型发展，提供更全面、具有挑战性的评测。

　　VQAScore存在局限性，但随着VQA模型进步，性能将进一步提升。