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LongBanana: un benchmark verificato da esperti per la sintesi di immagini con più riferimenti e contesto lungo
Presentiamo LongBanana, che, per quanto ne sappiamo, è il primo benchmark progettato e verificato da esperti per la sintesi di immagini con più riferimenti e contesto lungo nell’era della generazione
- arXiv
- 2611.06856
- Pubblicato
- 2026-11-04
- Autori
- Haoxiang Cao, Yuxuan Zhang, Penghui Du, Bo Li, Jiajiong Cao, Yingying Fan, Zimeng Wu, Yifu Luo, Mingzhe Zheng, Junwen Miao, Huaisong Zhang, Yang Yao, Yu Wang, Dongfu Jiang, Ping Nie, Wenhu Chen, Chaoqun Wang, Changqian Yu, Kelsey R. Allen
Abstract degli autori
Presentiamo LongBanana, che, per quanto ne sappiamo, è il primo benchmark progettato e verificato da esperti per la sintesi di immagini con più riferimenti e contesto lungo nell’era della generazione di immagini guidata da agenti. Il compito richiede di recuperare elementi visivi distribuiti, scartare i distrattori, associare entità e relazioni e comporre un’unica immagine finale coerente a partire da più riferimenti. LongBanana contiene 90 compiti progettati con cura e organizzati secondo una tassonomia 3 × 3; ogni compito include circa 32 immagini di riferimento, 20 vincoli e 50 elementi di valutazione, per un totale di 4.670 elementi di valutazione atomici specificati da esperti. Il suo sistema di valutazione basato su grafi associa a ogni compito immagini di riferimento e un grafo di entità e relazioni, quindi traduce gli obblighi relativi ai nodi, agli archi e all’intero grafo in voci di checklist per la fedeltà dei contenuti, l’associazione relazionale e il soddisfacimento dei vincoli globali. Le etichette degli esperti sottoposte a revisione comprendono un sottoinsieme con doppia etichettatura del 15%, con un accordo esatto dell’89,4% e un kappa quadratico ponderato di 0,83. Presentiamo inoltre LongBanana-Gen, un framework di harness per agenti dedicato alla generazione di immagini su orizzonti temporali lunghi; gli esperimenti mostrano che gli harness minimi per agenti migliorano i risultati rispetto alla generazione diretta, mentre un flusso di lavoro ReAct-Plan-Exec-Reflect (RPR) produce miglioramenti che dipendono dall’harness, rafforzando l’ancoraggio alle evidenze e la correzione. Nel loro insieme, LongBanana offre un banco di prova verificabile per misurare l’uso di elementi visivi densi e un obiettivo comune per sviluppare sistemi di generazione di immagini più efficaci guidati da agenti. Codice e dati sono disponibili nella pagina del progetto: https://long-banana.com/.
Il riassunto di questo paper è disponibile solo in inglese: leggilo nella pagina inglese.
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