本地文本到图像模型对比：终极测试。

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摘要

用户使用192个提示词对本地文本到图像模型进行了全面对比，评估了文本渲染、人脸、人体解剖、空间构图等能力，结果和提示词已在imagebench.ai上公开。

我选择了192个提示词来评估文本到图像模型的各种能力，并为所有能在我的GX10 Spark上运行的本地模型生成了图像。例如：模型在文本处理方面表现如何？人脸呢？人体解剖呢？是否尊重空间构图等？你只需查看图像即可自行判断。你可以在这里看到所有图像：https://imagebench.ai/gallery?g=1_vbohinub2qwsahfzi_c11l7fi3.6wh838_lm 所有提示词都在这里：https://github.com/dh7/image-bench-ai 我还使用了一些VLM来评估图像。VLM并不完美，但足以理解本地模型与前沿API相比的表现。以下是本次测试的结果：https://imagebench.ai/imagebench-v1 希望这对大家有用，我很好奇下一步应该在GX10 Spark上测试什么。https://preview.redd.it/884996abvo8h1.png?width=2472&format=png&auto=webp&s=f5482c5391711a2186d5b4ff0bbd11d724a40aab
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