**探索图像美学的新边界 —— AesBench 开源项目深度剖析**

探索图像美学的新边界 —— AesBench 开源项目深度剖析

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

在人工智能的浩瀚蓝海中，多模态大型语言模型（MLLMs）正以前所未有的速度发展，它们日益深入地融入我们的日常生活，从日常对话到专业创作。然而，当涉及到理解与评判图像美学这一高度抽象的能力时，这些智能体的表现如何？AesBench 横空出世，正是为了解答这一疑问，为 ML 技术的探索者们提供一个全新的竞技场。

项目介绍

AesBench，一个专为检验 MLLMs 图像审美感知能力而设计的权威基准测试，开启了机器理解美学的新篇章。该项目通过集结美学专家的高质量评价，构建了一个系统性的数据集，

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