在生成AI的快速发展的领域中,这项工作采取了初步步骤,以建立用于比较图像编辑方法的系统范围。当前,缺乏用于评估IMED编辑任务的定量指标,而新方法主要是定性评估的。我们的方法涉及三个关键组成部分:1)使用gan-Control创建大型合成数据集,该数据集可以生成地面图像,以跨不同面部身份进行一致的编辑; 2)匹配过程,将编辑的图像与相应的地面真相配对; 3)将感知距离指标应用于匹配对。我们通过用户研究和一组仿真实验评估了我们提出的框架的有效性。我们的结果表明,我们的方法可以以与人类判断相符的方式对图像编辑方法进行排名。这项研究旨在为随后的研究中的图像编辑技术建立全面的评估框架奠定基础,并就此主题进行对话。
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