中山大学 发布 DETAILMASTER 数据集, 应用在 文本到图像、模型评估 领域

中山大学 本次发布的数据集 DETAILMASTER, DETAILMASTER是一个用于评估文本到图像模型处理长文本描述能力的综合基准。数据集包含平均284.89个token的长且详细的提示，并经过专家验证以确保高质量。该数据集旨在解决当前文本到图像模型在处理包含复杂结构要求的长文本输入时的性能下降问题，涵盖了角色属性、结构化角色位置、多维场景属性和显式空间/交互关系等四个关键评估维度。

查看DETAILMASTER

关于 中山大学 , 中山大学是中国的一所综合性大学，位于广东省广州市，是华南地区的重要高等学府，具有悠久的历史和良好的学术声誉，提供多个学科的研究与教学。

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。