DIG-In
需求人群
DIG-In适用于需要评估和确保其图像生成模型在全球范围内表现一致的研究人员和开发者。它特别适用于那些关注模型在不同文化和地理背景下的公平性和包容性的应用场景。使用场景
研究人员使用DIG-In评估不同图像生成模型在非洲地区的输出质量。开发者利用DIG-In确保其应用在全球范围内提供一致的用户体验。教育机构使用DIG-In作为教学工具，教授学生如何评估和改进AI模型的公平性。产品特色
使用GeoDE和DollarStreet数据集评估生成图像的质量差异。计算生成图像的精度、召回率、覆盖度和密度指标。使用CLIPScore指标评估图像的一致性。提供脚本以从生成图像中提取特征。支持自定义图像或特征路径的指针。提供计算指标的脚本，包括平衡参考数据集。使用教程
- 11. 生成对应于csv文件中提示的图像。
- 22. 提供指向提示csv和生成图像文件夹的指针，以提取图像特征。
- 33. 使用提取的特征计算指标，包括精度、召回率、覆盖度和密度。
- 44. 根据需要更新特征文件的路径。
- 55. 运行计算指标的脚本，包括平衡参考数据集。
- 66. 分析生成的csv文件中的指标结果，以评估模型性能。
团队介绍
了解 DIG-In 背后的团队成员，包括创始人、开发人员、设计师和产品人员。
该产品暂无团队信息。