偏好評分器

深度分析

用設計師標註建立 TASTE：面向文字生成圖像的多維偏好資料集與評估方法

現有偏好資料以照片為主，無法捕捉設計師在字體、視覺層次、配色與版面等多維判準。TASTE由十位設計師對四款模型在九項準則逐一評分，並以三項統計檢驗確認每個準則含可學習偏好訊號，指出現有評分器與設計師一致度仍不足，呼籲採準則化監督以提升設計生成對齊。