技能创建器
skill-creator
创建、改进和评估自定义技能,把专业流程转化为可重复使用的 AI 能力。
image-evaluation【数据与研究】Provides reference for evaluating AI-generated images and text-to-image (T2I) models. Covers mainstream benchmarks (PartiPrompt, GenAI-Bench, VQAScore, ImageEval, DrawBench, T2I-CompBench++, HRSBench, RAHF, BodyMetric, Human Distortion, Reason-Edit, etc.), metrics (FID, CLIPScore, VQAScore, human alignment, realism), and dataset scales. Use when the …
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Helps choose and apply AI image / T2I evaluation benchmarks and metrics. Full benchmark details (metrics, datasets, links) are in reference.md.
协助选择和应用 AI 图像 / 文生图评测 的基准与指标。各基准的指标、数据集与资料链接见 reference.md。
| 需求 | 推荐 |
|---|---|
| 通用图文对齐 | GenAI-Bench + VQAScore |
| 组合/推理 | T2I-CompBench++、HRSBench、DALL-EVAL |
| 中文 + 细粒度 | ImageEval |
| 人体真实感/失真 | BodyMetric、Human Distortion Benchmark |
| 可解释与改进 | RAHF(热力图 + 分数) |
| 指令编辑 | Reason-Edit |
Given one image and one prompt, run multi-metric evaluation and get one HTML report with:
| 维度 | 指标 | 说明 |
|---|---|---|
| 图文相关性 | CLIPScore | 0–1 |
| 图文相关性 | VQAScore | GenAI-Bench 风格,BLIP-2,可选 --no-vqa |
| 图文相关性 | ImageReward | 人类偏好奖励模型,与人工评判更一致,可选 --no-imagereward |
| 生成质量 | 锐度 Laplacian | 无参考清晰度 0–1 |
| 美学/吸引力 | CLIP 美学代理 | 0–1 |
| 人体真实感/失真/RAHF | — | 需专用模型,见 reference.md |
cd image-evaluation
python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install -r requirements-eval.txt
.venv/bin/python evaluate_image.py --image /path/to/image.png "生图 prompt" --output-dir reports
# 可选:--no-vqa 跳过 VQAScore;--no-imagereward 跳过 ImageReward
报告输出到 reports/report_YYYY-MM-DD_HH-MM-SS.html(每次唯一)。布局:顶部粘性摘要 + 左图右表,减少纵向滚动。