AesBench：多模态大型语言模型图像美学感知基准

AesBench：多模态大型语言模型图像美学感知基准

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

项目介绍

AesBench 是一个专门设计用于评估多模态大型语言模型（MLLMs）在图像美学感知能力方面的专家级基准测试。该项目由黄一溥等9位作者共同开发，并发布于arXiv上，旨在填补领域内对于模型审美感知能力评测的空白。通过综合主观实验与专业评价，AesBench提供了可靠的基准结果，以帮助研究人员和开发者全面理解其模型在视觉美感判断上的表现。

项目快速启动

要快速启动并使用AesBench，首先确保你的开发环境中已安装Python和相关的数据科学库。下面是基本的步骤：

步骤1: 克隆项目仓库

git clone https://github.com/yipoh/AesBench.git
cd AesBench

步骤2: 安装依赖项

确保拥有最新版本的pip，然后使用以下命令安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

步骤3: 运行基准测试示例

接下来，你可以通过调用特定脚本来运行测试，假设项目提供的例子中有一个直接进行美学评估的脚本evaluate.py，执行它：

python evaluate.py --model_name MiniCPM-L3-2.5 --image_path path/to/your/image.jpg

注意替换--image_path后的路径为你想要测试的图片实际位置，以及选择支持的模型之一作为--model_name。

应用案例和最佳实践

在应用AesBench时，开发者可以将其集成到自己的图像处理流水线中，优化AI助手的美学建议功能或者在艺术创作辅助软件中加入美学评分模块。最佳实践包括但不限于：

• 个性化审美反馈：利用AesBench对用户上传的照片进行美学分析，提供改进意见。
• 教育工具：在摄影或视觉艺术课程中，作为分析学生作品美学元素的辅助工具。
• 艺术收藏与鉴定：在数字艺术品市场中，为艺术品自动标签化增加审美维度的评分。

典型生态项目

AesBench支持与多种机器学习生态系统的整合，特别是在那些专注于多模态处理的框架内。例如，它可以与Hugging Face社区深度结合，让模型的部署和评估更加便捷。开发者可以通过Hugging Face的模型库轻松接入更多模型，或贡献自己的改进模型到这个生态系统中。

如果你正致力于提升你的MLLM在美学感知上的能力，探索AesBench与其他如LLaVA、mPLUG-Owl2等开源模型的结合，将是一个不错的实践方向。

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以上是关于AesBench的基本引导和概述，深入使用前，请详细阅读项目的官方文档，了解更详尽的配置选项和高级功能。

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