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# SuperCLUE-Image

1. 特点

本次评估基准涉及了文化艺术、人物肖像、商业广告以及自然景观等众多主题，突显了它在艺术创作和商业应用领域的广泛应用前景。通过这些测试，评估模型在理解和生成各种复杂场景下图像的能力，从而体现其在捕捉细节精确性和文化深度方面的卓越表现，证明了其在多种场景中的实用性和创新性。

2. 任务方向与评价体系

a.图像质量：考察模型是否基于人类的美学标准，生成的图像是否符合视觉感知和普遍审美偏好，且不仅需要在技术上达标，还要在视觉和情感上与人类的审美共鸣。

b.图文一致性：考察模型生成的图像是否全面包括文本提到的信息，模型能否精确地理解文本中的字面意义。

c.内容创造：考察模型是否具备组合用户要求的元素创造用户需要的内容的能力。

d.复杂度适应性：评估模型在面对不同复杂度的文本描述时的适应能力和表现，包括简单描述和复杂描述的生成效果。

2.2 评价标准

2.3 测评及计分方式

整体测评流程包括：1.模型答案获取；2.评价获取；3.计算模型得分。

2）评价获取

3）计算模型得分

4）测评过程示例（以GPT 4o为例）

问题及改进的反馈意见：

打分与评价开始：

3. 基于标准3的<环境与上下文一致性>：光照和阴影看起来自然且与环境一致，摊位和果蔬在空间关系上布局合理，符合现实情景。基于标准3的得分：5分。

4基于标准4的<图像细节中的微妙不一致之处>：整体细节表现良好，但仔细观察一些果蔬的边缘和表面可能会发现些许人工痕迹。肌理和微小物体的边缘处理中存在微小不一致。基于标准4的得分：4分。

综合以上，AI助手的回答的综合得分（平均分）为[[4.25]]

由此可见，本次测评的可靠性较高。

# 测评结果

总成绩榜单

任务大类榜单

图像质量榜单

图文一致性榜单

内容创造榜单

图片复杂度榜单

# 测评分析

在SC-Image图像质量测评中，DALL·E 3在光影、锐度、细节处理上展现出很高的图像生成水准。文心一格在构图、饱和度任务上表现不俗，BLueLM-Art在分辨率、细节处理和色彩准确性上同样展现出较高的能力。

在SC-Image图文一致性测评中，国内外模型均得分不高。相对来说，DALL·E 3在因果连贯性、时序连贯性、语境理解上较为领先。CogView3在歧义理解、文本遵循、因果和时序连贯性上同样展现了很高的水准。而BLueLM-Art在语境理解和中文场景的一致性上得分较高，表现不俗。

在SC-Image内容创造测评中，DALL·E 3展现较大的领先优势，CogView3在风格创造上展现了很高的水准，而文心一格在组合元素创造性上表现不俗。

在SC-Image复杂度适应性测评中，BlueLM-Art和豆包对于复杂任务上有很好的生成能力，通义万相在简单任务上表现不俗。

# 示例

问题：一张街头嘉年华的图像，面具装饰着亮银色羽毛和宝石般的红宝石色点彩。

模型回答比较：

问题：一个红色的苹果。

问题：现实中不可能存在的景象图片，宝石生长的树木。

示例4：复杂度适应性【简单生成】

问题：一张正方形和圆形来组合的机器人图像。