（来源：上观新闻）
Q-Bench👮♀️👨🔧 等工作侧重🍵🚀于单张图像的⬜整体质量🔊泛站群分析；D🗻🔜Q491️⃣5K、M👞🧿ICB🚷ench 等工🕵作虽然涉及图像🈯🏁对比，🇩🇪🇬🇾但不是以💑👢区域为核心出发点🇪🇦😗；Seagull🆎👝、QGro📜und、Gr📗🇬🇭ounding😼😷-IQ🚼🛶A 等工作虽然涉🇹🇿🇴🇲及区域级分析，♓但只针对👩🌾👨🚒单张图像，不🇺🇸🙅支持两张图🔬📢片之间的区🕑📂域级比🕸⛑较🎧。
实验逻辑很简单：🇬🇹对于一对图片📎🏀，PANDA😒 生成两张图🧽的失真🤼♂️图，然📦后用一个🇯🇲⚫朴素规🔷则来做整图🇨🇫👩排名——😭🐍如果某张图中更👩⚕️🚮多区域的质量评💧🥒分更高🤙🐖（或者比较ℹ☢关系显示更🕶多区域🚼更好），则认为该❌🥉图整体质🤷♂️👨👩👧量更好🚅。
评分维💻↪度包括代码质量🥨🤑、能否成功运行，🔟⏭以及结果与论🙂🎙文的吻合程🤾♀️🖕度🙎。横屏竖屏双轮🛏🦑驱动：横屏短⛱🧝♀️剧全年📏🕺上新179部🚓，同比增😶🇨🇬长13.3🙀%；竖屏短剧上新🧺量同比增📛长7.🔗4%🇨🇲。
