新闻图像生成的测试时策略—评估器方法

本文介绍了针对 MediaEval NewsImages 2026 挑战赛的 CERTH-ITI 解决方案，该解决方案侧重于生成与新闻标题相关的图像。受到强化学习中的 Actor-Critic 范式的启发，我们提出了一种测试时间、模型无关的 Actor-Critic 图像生成方法（ACIG）。 ACIG 生成图像创建提示、生成图像、评估生成的结果，并根据需要在反馈循环中相应地完善图像生成提示。根据挑战赛排行榜，ACIG 在 NewsImages 2026 挑战赛中取得了最佳成绩。