arXiv cs.CV· Ruoshi Xu, Daoan Zhang, Che Jiang, Biaoxiang Chen, Zijian Jin, Yutian Lu, Jianguo Zhang, Liang Yong, Jiebo Luo, Shengda Luo·· 2 小时前AI 评分29
WorldGenBench：面向推理驱动文生图的世界知识整合基准
WorldGenBench: A World-Knowledge-Integrated Benchmark for Reasoning-Driven Text-to-Image Generation
AI 导读
WorldGenBench 是一个评估文生图模型能否将事实知识与上下文推理相结合的新基准，并提出 Knowledge Checklist Score 来衡量生成图像是否忠实反映显式与隐式语义要素。对 24 个模型的评测显示，GPT-4o 等闭源模型整合能力较强，多数开源系统落后，在文化多样性和科学场景中尤为明显。分析还发现语义幻觉和非西方知识代表性不足等常见失败模式。
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