GenEval评估是一种以对象为中心的框架，用于评估文本到图像（T2I）生成模型的对齐能力。该框架专注于细粒度和实例级别的分析，能够评估组合图像属性，如对象共现、位置、计数和颜色等。与传统的自动评估指标（如FID或CLIPScore）相比，GenEval提供了更详细的分析，能够揭示生成模型在复杂任务中的表现，并与人类注释者的一致性更高。
GenEval利用现有的对象检测模型来评估生成任务，并可以与其他判别性视觉模型结合，以进一步验证对象的颜色等属性。此外，GenEval还能够帮助发现现有模型的失败模式，从而为下一代T2I模型的开发提供指导。
GenEval是一个自动化评估框架，旨在通过细粒度分析提升对文本到图像生成模型的评估能力，特别是在复杂任务中的表现
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