论文
AGIDefect-4K：用于 AI 生成的图像缺陷检测、定位和解释的注释丰富的数据集
AGIDefect-4K: A Richly Annotated Dataset for AI-Generated Image Defect Detection, Localization and Explanation
摘要
生成式人工智能现在可以生成高度逼真的图像，但当前的模型仍然表现出微妙但严重的缺陷，从而损害了其可靠性。虽然现有的人工智能生成图像 (AGI) 评估基准已取得显着进展，但全面的 AGI 缺陷诊断仍有待探索。为了弥补这一差距，我们引入了 AGIDefect-4K，这是一个注释丰富的数据集，包含来自 15 个最先进的生成模型的 4,000 张图像，涵盖开源和闭源系统。 AGIDefect-4K 具有分层缺陷注释功能：(1) 识别缺陷是否存在的检测标签，(2) 定位缺陷区域的像素级分割掩模，以及 (3) 描述缺陷类型及其感知影响的详细文本解释。每张图像都进一步标注了总体质量得分。在此基础上，我们提出了 AGIDA（AGI 缺陷助手），这是一个利用多模态 大语言模型 (MLLM) 进行联合缺陷检测、定位、解释和质量预测的基线框架。 AGIDefect-4K 的全面基准测试表明，理解 AGI 缺陷仍然具有挑战性，这凸显了该数据集的价值。该数据集可在 https://github.com/sxfly99/AGIDefect-4K 上公开获取。