AesBench 使用指南

AesBench 使用指南

AesBenchAn expert benchmark aiming to comprehensively evaluate the aesthetic perception capacities of MLLMs.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ae/AesBench

AesBench 是一个专为评估多模态大型语言模型（MLLMs）在图像美学感知方面能力设计的专家级基准测试工具。本指南旨在帮助开发者理解和使用这个开源项目，确保您能够顺利地集成并测试您的模型。

1. 项目目录结构及介绍

AesBench 的目录结构布局严谨，以支持高效开发和易于理解。以下是关键组件的概览：

AesBench/
│  
├───docs               # 文档资料，包括技术文档和用户手册。
├───src                # 核心源代码，包含模型接口、数据处理和评价逻辑。
│   ├───main.py        # 主入口脚本，通常用于启动程序或进行主要流程控制。
│   ├───models         # 包含模型加载、适配的相关代码。
│   ├───data           # 数据处理相关模块，如数据预处理和加载器。
│   └───evaluation     # 评测模块，实现AesBench的核心评估逻辑。
│
├───config             # 配置文件夹，存储应用和模型的配置设置。
│   └───config.yml     # 主配置文件，定义了系统运行的基本参数。
├───data               # 示例或者基准测试使用的数据集存放位置。
├───scripts            # 辅助脚本，比如数据准备、训练脚本等。
└───tests              # 测试案例，用于单元测试和功能验证。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

这是项目的主启动文件，包含了执行AesBench基准测试的主要流程。开发者通过修改该文件中的指令或者传递命令行参数，可以初始化不同的配置、加载特定的数据集，并运行模型进行美学感知的评估。它通常会处理以下步骤：

• 环境检查：确保运行环境符合要求。
• 加载配置：从config/config.yml中读取必要的配置信息。
• 数据加载：准备测试所需的图像和对应的美学评分。
• 模型调用：对接不同大语言模型进行预测。
• 结果评估：对比模型预测与专家评分，生成评估报告。

3. 项目的配置文件介绍

config.yml

配置文件是管理AesBench行为的关键，其中定义了多个重要设置，包括但不限于：

• 基本设置 (basic)：如日志级别、临时路径等。
• 模型配置 (model)：指定要测试的模型名称、路径或服务地址，以及可能的特殊参数。
• 数据路径 (data_path)：基准测试数据集的位置。
• 评估标准 (evaluation_criteria)：美学感知评价的具体指标和阈值。
• 环境需求 (environment)：外部依赖和服务的配置。

开发者应根据自己的实际需求调整这些配置。例如，如果您希望接入新的大型语言模型或更改数据集路径，就需要编辑此文件相应部分。

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以上就是对AesBench项目的一个基础导航。正确理解和配置这三个核心组成部分，将使您能够有效地利用此基准测试工具，推动您的模型在图像美学领域的性能优化。记得在进行任何修改之前阅读官方提供的额外文档或说明，以获得更详细的操作指引。

AesBenchAn expert benchmark aiming to comprehensively evaluate the aesthetic perception capacities of MLLMs.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ae/AesBench