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图像描述评测
01 02
SCIEval：用大型多模态模型评估与基准化科学图像生成与解读的忠实度
SCIEval: Evaluating and Benchmarking the Faithfulness of Scientific Image Generation and Interpretation with Large Multimodal Models
提供了一套面向科学图像忠实度的评测模型与基准（SCIEval-Bench），其基于 CLIP 的模态内/跨模态对比学习增强科学图像感知、以及用监督式理由信号微调 LMM 做可解释性归因的做法，可直接迁移到任意生成图像/描述的可信度打分与细粒度错误定位任务中。
CaptionQA：你的描述能像图像本身一样有用吗？
CaptionQA: Is Your Caption as Useful as the Image Itself?
把「图像描述能否替代图像」转化为可用 LLM 直接作答的多选题效用探针，为评估 captioning 与多模态描述模型提供了可复用的下游效用评测协议，也提示视觉研究者关注 caption 在检索、推荐、agent 流水线中的信息保真度。