AIGC图像质量评估指标研究

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2025年第1期北京时间：

作者：邢润媚，常升龙，何宽，朱曙光，高琼，胡昊

单位：邢润媚,河南交通职业技术学院 物流学院, 郑州, 451460;郑州大学 土木工程学院, 郑州, 450001,常升龙,河南师范大学 软件学院, 新乡, 453007;河南恒茂创远科技股份有限公司, 郑州, 450016,何宽,黄河水利职业技术学院 测绘工程学院, 开封, 475004;河南理工大学 测绘与国土信息工程学院, 焦作, 454000,朱曙光,黄河水利职业技术学院 测绘工程学院, 开封, 475004,高琼,黄河水利职业技术学院 测绘工程学院, 开封, 475004,胡昊,黄河水利职业技术学院 测绘工程学院, 开封, 475004;华北水利水电大学 水利学院, 郑州, 450046

摘要：人工智能生成内容(AIGC)技术可为人类提供各种类型的信息生成服务,如何对AIGC进行准确的质量评估,是当前亟待解决的问题.本文主要针对大模型生成图像的质量及其评估指标开展深入研究.首先,从技术方面概述了当前评估AIGC的常见方法,如深度学习方法和计算机视觉方法等,介绍并分析了准确性、相关性、一致性、可解释性等指标在不同类型生成内容评估方面的表现.然后,为了展示评估指标的实际作用,以百度文心一言为例,对其生成的图像进行评估实验:使用直方图和噪点数量等量化指标对生成图像进行客观评估;使用整体协调性和美观性等视觉感官指标对生成图像进行主观评估.最后,综合对比客观评估和主观评估的结果,筛选出色偏、噪点数量、心理预期等AIGC产品质量评估的高可靠性指标.实验结果验证了综合使用主客观评估指标进行AIGC产品评估方法的有效性和可靠性.

关键词：人工智能生成内容;深度学习;计算机视觉;图像;质量评估

基金资助：河南省高等教育教学改革研究与实践项目(2024SJGLX173,2019SJGLX690);河南省重点研发专项(231111210200,241111210300);中央引导地方科技发展专项(Z2022-1343001);黄河水利职业技术学院测绘地理信息职业教育研究课题(2021CHYB01)