UFO 提出全条件对齐评测范式,与人类偏好相关性提升 15.25%
ustc-community · hf · 2026-09-18
中科大社区团队发布 UFO，首个面向多模态图像生成（尤其主体驱动定制）全条件同时对齐的统一评测框架。
- 问题：现有基于 embedding 或 MLLM 的评测方法孤立地评估各模态条件，与多模态生成「同时满足多条件」的目标相悖，与人类判断一致性差
- 方法：提出 Atomized Chain-of-Evaluation 范式——先把全条件对齐分解为细粒度、解耦的原子评测单元（AEU），按模态相关性分类，再调用通用或专用功能调用分别验证
- 结果：UFO 与人类评测偏好的相关性最高，平均提升 15.25%；同时发布 UFO-Bench，用于在文本与视觉条件多样交互下整体评估现有定制模型
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