Bradley‑Terry 美感獎勵

深度分析

Arena‑T2I Hard 基準與依存檢查清單：提升文本生成影像模型忠實度與美感的雙重方案

隨著文本生成影像模型進入實務工作，單一美感評分已不足以衡量忠實度。研究推出Arena‑T2I Hard基準，收錄310筆實際複雜指令，並以依存檢查清單將每項約30個是/否約束分解為DAG，結合美感BT獎勵的正規化訓練，使模型在忠實度與美感上同時提升，此方法在SD3.5‑Medium與FLUX.1‑dev上的MMRB2配對測試中，分別超過單一獎勵與四獎勵基線5%以上。