Die Plattform hat Pionierarbeit bei der Entwicklung eines standardisierten Modell-gegen-Modell-Workflows geleistet: Nachdem der Nutzer zwei beliebige visuelle Modelle ausgewählt hat, verwendet das System dieselben zufälligen Seed-Parameter, um Bilder zu generieren, wodurch sichergestellt wird, dass die Vergleichsbedingungen identisch sind. Die Bewertungsdimensionen umfassen nicht nur herkömmliche Bildqualitätsindikatoren, sondern auch sieben innovative professionelle Bewertungsdimensionen wie "semantische Passung" und "Stilkonsistenz".
Der spezifische Arbeitsablauf umfasst: 1) parallele Inferenzmaschinen mit zwei Modellen verarbeiten die Anfrage gleichzeitig; 2) das erzeugte Bild wird automatisch auf eine Auflösung von 1024×1024 ausgerichtet; 3) EXIF-Metadaten zeichnen die detaillierten Erzeugungsparameter auf. Zu den typischen Anwendungsszenarien gehören: Ein Designteam stellte fest, dass Model-Z in 30 aufeinander folgenden thematischen Tests zum Thema "Orientalischer Palast" die Leistung des Mitbewerbers 47% in Bezug auf architektonische Strukturen deutlich übertraf; ein Forschungsinstitut nutzte die Funktion, um zu überprüfen, dass die neue Version von Stable Diffusion die Erzeugung von Zeichenfingern um bis zu 62%.
Statistiken zufolge hat die Plattform insgesamt mehr als 180.000 Sätze gültiger Matchmaking-Daten generiert, was die derzeit umfassendste visuelle Modellfähigkeitszuordnung darstellt. Der mit dem jüngsten Update hinzugefügte "Professional Mode" zeigt auch die zugrundeliegenden Indikatoren wie die CUDA-Speicherauslastung und den Zeitverbrauch für die Generierung an.
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