SA-IQA：通过多维奖励重新定义空间美学的图像质量评估
计算机视觉与模式识别
2025-12-05 v1 人工智能
摘要
近年来，AI生成图像（AIGI）的图像质量评估（IQA）进展迅速；然而，现有方法主要针对肖像和艺术图像，缺乏对室内场景的系统评估。我们提出了空间美学，这是一个沿四个维度评估室内图像美学质量的范式：布局、协调性、光照和失真。我们构建了 SA-BENCH，这是首个空间美学基准，包含 18,000 张图像和 50,000 个精确标注。利用 SA-BENCH，我们系统地评估了当前的 IQA 方法，并通过 MLLM 微调和多维融合方法开发了 SA-IQA，作为评估空间美学的综合奖励框架。我们将 SA-IQA 应用于两个下游任务：（1）作为与 GRPO 强化学习集成的奖励信号以优化 AIGC 生成流程；（2）Best-of-N 选择以筛选高质量图像并提升生成质量。实验表明 SA-IQA 在 SA-BENCH 上显著优于现有方法，为空间美学评估设立了新标准。代码和数据集将开源，以推动该领域的研究和应用。
引用
@article{arxiv.2512.05098,
title = {SA-IQA: Redefining Image Quality Assessment for Spatial Aesthetics with Multi-Dimensional Rewards},
author = {Yuan Gao and Jin Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.05098},
year = {2025}
}