AIGC生图需要进行质量评估以确保满足一定标准。这一评估过程非常重要,因其关系到内容的专业性、商业价值以及顾客的满意度。然而,传统的手动评估方式既耗时又耗力,且容易受到主观偏差的影响,导致评估成本高昂而效果不佳。目前对基模型的优化效果的全面评测,包含了十多个维度,全部标注需要2~4个人日。如果涉及模型整体效果的迭代,则需要更多的人力投入。 鉴于此,自动化的质量评估方法成为一种迫切需求。通过采用算法和机器学习模型,自动化评估可以快速、准确地执行质量检查,不仅节省了大量人力资源,还提高了评估的一致性和准确性。自动化评估工具还能实现实时监控和即时反馈,从而提升整个生产流程的效率和内容的质量。 总之,自动化质量评估在提高AIGC生图质量与生产效率方面发挥着不可替代的作用。本文将分享几项最新的研究进展,希望能给大家带来帮助~
本次为大家分享创作工具「度加」赋能AI动漫视频应用中,在定制化模型供给、多视角镜头控制、临场感音频合成等方面沉淀的创新经验,进而有效提升AI动漫视频内容的品质感和氛围带入感。
随着B站大数据业务的高速发展,各类业务资源需求也随之快速增长。与此同时,大数据集群有效的资源利用率低于预期,究其原因主要有以下两点, 业务出于性能、稳定性考量会向平台申请过量的系统资源,导致平台不会调度更多任务上来运行。 对于高低优任务资源隔离能力不足导致有竞争时,高优任务受影响甚至被误杀。 为了解决业务资源过量,大数据团队在hadoop架构中加入了自研超配组件Amiya。Amiya依据用户申请的资源量一般大于用户真实使用的资源量的基本推论,根据当前机器的实际负载情况,向调度组件虚报一定的资源量,使得更多的任务能够被调度到服务器上。同时,在大部分任务申请量接近其真实使用量时,Amiya需要及时驱逐一定量的任务以保证服务器整体稳定运行,关于Amiya细节信息可参考B站大数据集群混部实践(上)- 资源超配篇。