论文页面 - CPI-Bench：面向真实世界图像编辑的综合、实用且智能基准测试

来源：https://huggingface.co/papers/2608.14546 作者：

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摘要

CPI-Bench 是一个面向真实世界图像编辑的综合性基准测试，它评估多图任务、实际应用和基于推理的编辑，以更好地区分模型性能。

随着图像编辑模型（https://huggingface.co/papers?q=image%20editing%20models）的快速发展及其在各领域的广泛应用，将这些模型能力直接部署到真实场景的需求日益迫切。然而，现有的基准测试仍局限于简单的单图任务，存在覆盖维度有限、无法有效区分多样模型性能的缺陷。因此，它们无法可靠评估模型在复杂的多图编辑（https://huggingface.co/papers?q=multi-image%20editing）、高要求推理指令以及实际部署设置中的性能。为解决这些局限性，我们提出了CPI-Bench（https://huggingface.co/papers?q=CPI-Bench）——一个面向真实世界图像编辑的综合、实用且智能的基准测试。CPI-Bench（https://huggingface.co/papers?q=CPI-Bench）包含三个核心子集：CPI-General-Bench，全面覆盖多样化的编辑任务，并率先引入多图编辑（https://huggingface.co/papers?q=multi-image%20editing）评估；CPI-Practical-Bench，聚焦于高频真实用户应用场景；以及CPI-Intelligent-Bench，专门评估高要求基于推理的编辑（https://huggingface.co/papers?q=reasoning-based%20editing）能力。基于CPI-Bench（https://huggingface.co/papers?q=CPI-Bench）对主流图像编辑模型（https://huggingface.co/papers?q=image%20editing%20models）的评估结果表明，CPI-Bench（https://huggingface.co/papers?q=CPI-Bench）提升了模型间的性能区分度。它全面可靠地量化了模型在通用编辑能力、实际部署效能以及高级基于推理的编辑（https://huggingface.co/papers?q=reasoning-based%20editing）方面的差距，为未来图像编辑模型（https://huggingface.co/papers?q=image%20editing%20models）的优化提供了宝贵指导。至关重要的是，我们的排名分析显示，CPI-Bench（https://huggingface.co/papers?q=CPI-Bench）与 Arena 图像编辑排行榜（https://huggingface.co/papers?q=Arena%20Image%20Edit%20Leaderboard）具有最高的一致性，表明它真实捕捉了人类评估者的偏好和感知判断，可作为真实世界用户体验的可靠代理。

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