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DIG In
DIG In
DIG-In适用于需要评估和确保其图像生成模型在全球范围内表现一致的研究人员和开发者。它特别适用于那些关注模型在不同文化和地理背景下的公平性和包容性的应用场景。
AI图像生成AI研究机构#图像生成#地理多样性#质量评估#公平性#包容性优质新品开源
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产品介绍
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简介
DIG-In是一个用于评估文本到图像生成模型在不同地理区域中质量、多样性和一致性差异的库。它使用GeoDE和DollarStreet作为参考数据集，通过计算生成图像的相关特征和精度、覆盖度指标，以及使用CLIPScore指标来衡量模型的表现。该库支持研究人员和开发者对图像生成模型进行地理多样性的审计，以确保其在全球范围内的公平性和包容性。
截图
产品特色
使用GeoDE和DollarStreet数据集评估生成图像的质量差异。
计算生成图像的精度、召回率、覆盖度和密度指标。
使用CLIPScore指标评估图像的一致性。
提供脚本以从生成图像中提取特征。
支持自定义图像或特征路径的指针。
提供计算指标的脚本，包括平衡参考数据集。
使用教程
1. 生成对应于csv文件中提示的图像。
2. 提供指向提示csv和生成图像文件夹的指针，以提取图像特征。
3. 使用提取的特征计算指标，包括精度、召回率、覆盖度和密度。
4. 根据需要更新特征文件的路径。
5. 运行计算指标的脚本，包括平衡参考数据集。
6. 分析生成的csv文件中的指标结果，以评估模型性能。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
月访问量
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6.11
跳出率
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总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
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