研究人员打造新型数据集，助力评估扩散模型常识能力

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在当前的图像生成技术中，模型如何理解和应用常识成为一个备受关注的问题。 为了探究这一领域的前沿，美国宾夕法尼亚大学的研究团队开展了一项研究，旨在评估扩散模型的常识能力。 他们通过构建一个新数据集，深入剖析模型在图像生成中的表现，为提升人工智能技术提供了科学依据。 日前，相关论文以《常识-T2I 挑战：文本到图像生成模型能理解常识吗？》（ Commonsense-T2I Challenge: Can Text-to-Image Generation Models Understand Commonsense? ）为题发在 arXiv   上。 图∣相关论文（来源： arXiv ） 美国宾夕法尼亚大学研究生何牧语是共同一作 [1]。 图∣ 何牧语（来源：资料图） 在研究领域不断进步的今天，扩散模型成为图像生成技术中的一颗璀璨明珠。 然而，随着技术的发展，该团队逐渐发现了这一领域中的一些显著问题。 基于此，课题组提出一项新 ………………………………