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📷 CVPR2026 · 1 篇论文解读

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Fine-grained Image Aesthetic Assessment: Learning Discriminative Scores from Relative Ranks

定义"细粒度图像美学评估"新任务，构建含32,217张图像/10,028个系列的FGAesthetics基准，提出FGAesQ模型：通过差异保留Tokenization（DiffToken）+ 对比文本辅助对齐（CTAlign）+ 排序感知回归（RankReg）从相对排序中学习判别性审美评分，在细粒度场景准确率0.779的同时保持粗粒度SRCC 0.770。