GlazyBench：陶瓷釉料性能预测与图像生成基准

开发陶瓷釉料是因复杂化学而昂贵、耗时的试错过程，给独立艺术家带来沉重负担。尽管多模态AI的近期进展提供了现代方案，该领域缺乏训练这些模型所需的大规模数据集。我们提出GlazyBench：首个AI辅助釉料设计数据集。含23,148个真实釉料配方，GlazyBench支持两个主要任务：从原材料预测烧成后的表面属性（如颜色与透明度），以及基于这些属性生成釉料的准确视觉表示。我们以传统机器学习与大语言模型建立属性预测的综合基线，并以深度生成与大型多模态模型建立图像生成基准。实验展示有前景但具挑战性的结果。GlazyBench开创AI辅助材料设计的新研究方向，提供系统化评估的标准化基准。