KRIS-Bench團(tuán)隊 投稿
量子位 | 公眾號 QbitAI
人類在學(xué)習(xí)新知識時,總是遵循從“記憶事實”到“理解概念”再到“掌握技能”的認(rèn)知路徑。
AI是否也建立了“先記住單詞,再理解原理,最后練習(xí)應(yīng)用”的這種知識結(jié)構(gòu)呢?
測評一下就知道了!
東南大學(xué)聯(lián)合馬克斯·普朗克信息研究所、上海交通大學(xué)、階躍星辰、加州大學(xué)伯克利分校與加州大學(xué)默塞德分校的研究團(tuán)隊,共同提出了KRIS-Bench(Knowledge-based Reasoning in Image-editing Systems Benchmark)。
首創(chuàng)地從知識類型的視角,對圖像編輯模型的推理能力進(jìn)行系統(tǒng)化、精細(xì)化的評測。
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借鑒布魯姆認(rèn)知分類與教育心理學(xué)中的分層教學(xué)理念,KRIS-Bench讓AI在事實性知識(Factual Knowledge)、概念性知識(Conceptual Knowledge)與程序性知識(Procedural Knowledge)三大層面上,逐步接受更深入、更復(fù)雜的編輯挑戰(zhàn)。
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基于認(rèn)知分層的三大知識范疇
- 事實性知識(Factual Knowledge):如顏色、數(shù)量、空間與時間這些可直接感知的信息;
- 概念性知識(Conceptual Knowledge):涉及物理、化學(xué)、生物等學(xué)科常識,需要對世界進(jìn)一步的理解;
- 程序性知識(Procedural Knowledge):多步操作與規(guī)則推理,考察模型的任務(wù)分解與推理能力。
KRIS-Bench在每個類別下又細(xì)化出7大推理維度、22種典型編輯任務(wù),從“物體計數(shù)變化”到“化學(xué)反應(yīng)預(yù)測”、“多元素合成”等,覆蓋了從初級到高級的全譜系難度。
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- 樣本總量:1,267對圖像–指令,全部由專家團(tuán)隊手工打磨、反復(fù)校對;
- 數(shù)據(jù)來源:包含真實照片、開源基準(zhǔn)、模型生成、3D渲染等多樣分布,防止模型投機取巧。
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四維度自動化評估指標(biāo)
借助多模態(tài)大模型與人工校準(zhǔn),KRIS-Bench首創(chuàng)從四個維度對編輯輸出打分:
- 視覺一致性(Visual Consistency):非目標(biāo)區(qū)域是否保持原貌;
- 視覺質(zhì)量(Visual Quality):生成圖像的自然度與無失真度;
- 指令跟隨(Instruction Following):指令要點執(zhí)行的完整性與準(zhǔn)確性;
- 知識合理性(Knowledge Plausibility):結(jié)果是否符合真實世界的常識與規(guī)律。
深度知識任務(wù)還附帶手工知識提示,以幫助評判模型是否真正“理解”了背后的原理。
10款模型全面測試
KRIS-Bench評估了3款閉源(GPT-Image-1、Gemini 2.0 Flash、Doubao)和7款開源(OmniGen、Emu2、BAGEL、Step1X-Edit、AnyEdit、MagicBrush、InstructPix2Pix)模型。
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- 閉源旗艦GPT-Image-1遙遙領(lǐng)先,開源黑馬BAGEL-Think通過引入推理過程提高了在知識合理性上的性能表現(xiàn),但離閉源模型仍有一定的距離。
- 即使對于最簡單的事實性知識,許多模型在例如數(shù)量變化,大小改變上的表現(xiàn)依舊差強人意。
- 所有模型在“程序性推理”、“自然科學(xué)”及“多步驟合成”任務(wù)上普遍失分,顯示出深層推理能力的嚴(yán)重不足。
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借助KRIS-Bench,團(tuán)隊正推動圖像編輯模型脫離單純的“像素搬運”,向具備人類般認(rèn)知能力的“視覺智者”邁進(jìn)。
未來,團(tuán)隊期待編輯不再是“換換顏色”“挪挪位置”這么簡單,而是在內(nèi)部植入物理、化學(xué)、社會常識與因果推理,真正讓 AI 明白“為什么會這樣”和“接下來會怎樣”。
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項目地址:https://yongliang-wu.github.io/kris_bench_project_page/
論文地址:https://arxiv.org/abs/2505.16707
代碼地址:https://github.com/mercurystraw/Kris_Bench
— 完 —
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