arXiv cs.CV· Elias Rotondo (Duke University), Lin Duan (Duke University), Yanming Xiu (Duke University), Sangjun Eom (Duke University), Conrad Li (Duke University), Maria Gorlatova (Duke University)·· 4 小时前AI 评分36
利用视觉语言模型实现 AR 感知质量评估与自主内容调整
Harnessing Vision-Language Models for Perceptual Quality Assessment and Autonomous Content Adjustment in Augmented Reality
AI 导读
一个基于视觉语言模型的自动化框架被提出，用于评估和优化 AR 内容的视觉保真度，并配套发布覆盖多场景的 RateAR 基准。在 RateAR 上评测 11 个商业 VLM，其质量预测与人类主观评分的 Spearman 相关性最高达 0.8695，上下文提示词与人类评分对齐更好。基于此构建的 AR 内容自动调整系统在 21 人用户研究中，超过 90% 参与者认为改善了虚拟内容的放置与尺寸一致性。
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