海东PVC管道管件粘接胶 李飞飞又出手了！开源了1亿张授权图片数据集，重塑视觉生成基准

　　来源：DeepTech科技海东PVC管道管件粘接胶

　　近日，美国斯坦福大学李飞飞、吴佳俊团队发布了个图片数据集，名字叫做 GPIC，该数据集包含了亿张照片，总像素接近 28 万亿。每张图片都配有详细的文字描述，有的是两个关键词，有的是五六句话的长段落。

　　其特别的地在于所有图片都可费用于商业和研究，需担心版权问题。他们还提供了个标准的测试法，让不同公司的 AI 模型能够在同样的规则下比拼生图能力。

　　GPIC 解决了 AI 生图域的两个老大难问题：

　　其解决了版权问题，以前大公司训练模型使用的图片很多来路不明以至于惹上官司，而 GPIC 所有图片的许可证都清清楚楚，商用没问题；

　　其二解决了可重复问题，以前很多数据集给到是图片链接，时间久了链接就会失，别人没法复现实验结果。GPIC 把图片包成为固定的 tar 文件然后存在 Hugging Face 上，任何时候下载都是样的。

　　这意味着未来论是手机里的修图软件、游戏里的场景生成器甚至是电影特工具，都能用上聪明的 AI 生图模型。训练模型需要大量的图片，以前的做法是从网上到处扒图，然而很多图片都有版权，很多时候不敢随便用。

　　https：//arxiv.org/abs/2605.30341）

　　对于使用图片的研究者来说海东PVC管道管件粘接胶，不同数据集的测试标准不样，A 模型说自己得分很，B 模型说自己是，根本法公平比较。

　　李飞飞等人此次干脆自己从头搭建了套系统，他们从 Flickr 和 Wikimedia 两个网站收集了过 1.1 亿张图片，只挑选那些明确允许商用的。收集到的图片还不能直接使用，有的图片分辨率太低模糊不清，有的近乎空白，还有些图片的内容不适。

　　为此，他们使用 Qwen3 VL 4B 模型做自动筛选，把质量差和不安全的图片踢出去，大约淘汰了百分之。剩下的亿张照片里，还有大量的重复内容。对于些连拍照片、已被转发传播的照片以及修改版照片，都需要对其进行去重。

　　https：//arxiv.org/abs/2605.30341）

　　他们使用种名为 SSCD 的拷贝检测技术，给每张图片都生成个二的特征码，对于那些相似度过的照片只保留其中张。经过这套流程之后，终留下了干净的照片。

　　图片准备好了，接下来就是配上文字描述。对于同种图片，可以有多种文字描述的式。针对同个画面，李飞飞等人设计了四种描述式。

先是标签式，就是为图片设置几个关键词，这种比较适快速检索。

其次是短描述式，即使用两句话来概括主要内容，便大众用户理解。

再次是中描述式海东PVC管道管件粘接胶，PVC管道管件粘结胶就是用两三句话来交代细节和空间关系。

后是长描述式，就是使用五到七句话把背景、物体位置和文字信息全部写清楚。

　　他们累计给亿张照片设置了描述，短描述和中描述各占 45，标签占 1，长描述占 9。面对这样个工作量巨大的描述工作，肯定不能使用手工来写。他们使用 Qwen3 VL 4B 模型来批量生成，处理全部图使用了大约 500 张 H100 显卡，跑了个多月。

　　https：//arxiv.org/abs/2605.30341）

　　为了验证 AI 写的描述到底如何，他们随机抽取了 1，520 张图，用人工式重写遍描述，随后拿着 AI 版本和人工版本作对比。

　　对比维度主要有五个，分别是：整体概括准不准、数量数得对不对、空间关系厘没厘清、颜材质等属绑定是否正确、图片里的文字识别得准不准。

　　结果显示 Qwen3 VL 4B 模型在速度和准确率之间取得了好的平衡，比大的 Qwen3 VL 30B 模型并没有慢太多，但是质量却非常接近。

　　为了用好这个数据集，他们设计了套测试规则，把亿张图片分成三块，大部分用来训练模型，20 万张用来调试参数，100 万张作为测试基准。训练 AI 生图模型的时候，只能使用那 100 万张测试集里的 5 万条描述去生成图片，接着和 100 万张真实图片做对比，看哪个模型生成得像。

　　用来比较的指标叫做 FD DINOv2，它使用 DINOv2 这个视觉模型来提取图片的特征，然后再计生成图和真实图之间的统计距离。

　　https：//arxiv.org/abs/2605.30341）

　　他们还训练了个参考模型作为基准，使用的是 JiT 架构，这是种直接在像素空间里做流匹配的模型，参数为 1.1 亿，在 GPIC 训练了个周期，用了大约 40 个小时，8 张 H100 显卡。好结果的 FD DINOv2 得分为 76.25，这个分数不，不过从论文来看他们并不冲分，只是给后来者立个标杆。相关论文的作者是李飞飞团队的博士生 Keshigeyan Chandrasegaran。

　　对于 AI 生图来说，GPIC 好比为其提供了本教科书，它不仅费、开放、标准统，还附带考试大纲，定程度上可以为 AI 公司提供个可以公平比较的标准。

　　参考资料：

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　　相关论文 https：//arxiv.org/abs/2605.30341

　　https：//keshik6.github.io/

　　排版：胡巍巍

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责任编辑：张恒星

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