全解析：OneIG、LongText與IGenBench分?jǐn)?shù)復(fù)現(xiàn)指南)
SenseNova-U1評測基準(zhǔn)全解析OneIG、LongText與IGenBench分?jǐn)?shù)復(fù)現(xiàn)指南【免費(fèi)下載鏈接】SenseNova-U1SenseNova-U series: Native Unified Paradigm with NEO-unify from the First Principles項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SenseNova-U1本文帶你快速看懂SenseNova-U1圖像生成能力的三大核心評測基準(zhǔn)OneIG、LongText與IGenBench并給出官方分?jǐn)?shù)表的對照解讀和可落地的復(fù)現(xiàn)步驟。SenseNova-U1 是基于 NEO-unify 架構(gòu)的原生統(tǒng)一多模態(tài)模型一個(gè)模型同時(shí)完成圖像理解與生成官方在 evaluation 目錄下提供了完整的基準(zhǔn)復(fù)現(xiàn)腳本幫助新手用最少的配置跑出可信的成績。一、評測體系概覽一張雷達(dá)圖看懂 U1 的能力邊界SenseNova-U1 的評測覆蓋理解、生成、交錯推理三條主線其中生成方向的基準(zhǔn)OneIG、LongText、BizGenEval、CVTG、IGenBench 等是本文的重點(diǎn)。官方雷達(dá)圖直觀展示了各維度的相對表現(xiàn)完整復(fù)現(xiàn)指南入口見 evaluation/README.md圖像生成部分單獨(dú)成篇evaluation/docs/image_generation.md。所有生成類基準(zhǔn)都遵循同一個(gè)兩階段流程先生成圖片再評測打分shell 啟動腳本會把兩步串起來你只需要執(zhí)行一條命令。二、三大核心基準(zhǔn)逐個(gè)拆解2.1 OneIG中英雙語通用文生圖基準(zhǔn)OneIG是通用文生圖T2I能力基準(zhǔn)分為EN英文與ZH中文兩個(gè)子集主要考察模型對通用場景的還原能力。它通常與 LongText、BizGenEval、CVTG、IGenBench 一起取平均分用來繪制生成速度 vs 平均性能的權(quán)衡曲線上圖橫軸為單圖生成延遲縱軸為 OneIG (EN/ZH)、LongText (EN/ZH)、BizGenEval (Easy/Hard)、CVTG、IGenBench 與 Qwen-Image-Bench 的平均性能。OneIG 分?jǐn)?shù)是官方文檔中直接給出的結(jié)果指標(biāo)在 docs/u1_infographic_model.md 的對比表中可作為通用生成能力參考。2.2 LongText長文本渲染基準(zhǔn)英/中雙語LongText專門考察模型在圖像中渲染大段文字的能力同樣分英文en和中文zh兩條流水線。它最大的特點(diǎn)是評測完全本地化基于 OCR 文本匹配打分不需要調(diào)用任何評判模型 API是最容易上手復(fù)現(xiàn)的基準(zhǔn)。英文提示詞evaluation/gen/longtext/data/text_prompts.jsonl中文提示詞evaluation/gen/longtext/data/text_prompts_zh.jsonl一鍵啟動腳本evaluation/gen/longtext/run_longtext.sh2.3 IGenBench直接問答式 T2I 評測基準(zhǔn)IGenBench是通用文生圖基準(zhǔn)評測方式為直接圖像-問答判定為每張生成圖配一組問題由一個(gè) OpenAI 兼容的 VLM 評判模型默認(rèn) Gemini 3 Pro逐題打分最終匯總為準(zhǔn)確率指標(biāo)。提示詞與問題都從數(shù)據(jù)集的 JSON 元信息中直接讀取。生成腳本evaluation/gen/igenbench/gen_images_igenbench.py評測腳本evaluation/gen/igenbench/eval_images_igenbench.py一鍵啟動腳本evaluation/gen/igenbench/run_igenbench.sh三、分?jǐn)?shù)復(fù)現(xiàn)指南三步跑通 IGenBench 與 LongText3.1 第一步準(zhǔn)備環(huán)境與模型先克隆倉庫并安裝依賴然后把--model-path指向本地檢查點(diǎn)或官方模型 IDgit clone https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SenseNova-U13.2 第二步編輯啟動腳本變量每個(gè)run_*.sh的頂部都集中了需要修改的變量模型路徑、API 地址、評判模型、輸出目錄。以 IGenBench 為例打開 run_igenbench.sh 修改MODEL_PATH、API_BASE、API_KEY、JUDGE_MODEL即可。3.3 第三步一條命令完成生成 評測# IGenBench需要評判模型 API bash evaluation/gen/igenbench/run_igenbench.sh # LongText本地 OCR 評測無需 API bash evaluation/gen/longtext/run_longtext.sh如果你只想手動分兩步執(zhí)行也可以直接調(diào)用 Python 腳本并帶上與官方技術(shù)報(bào)告一致的采樣參數(shù)python evaluation/gen/longtext/gen_images_longtext.py \ --model-path sensenova/SenseNova-U1-8B-MoT \ --output-dir outputs/longtext/en \ --lang en \ --cfg-scale 4.0 --cfg-norm none --timestep-shift 3.0 --num-steps 50四、官方已公布的參考分?jǐn)?shù)對照用以下為 docs/u1_infographic_model.md 中的歷史成績摘錄復(fù)現(xiàn)后可對照量級是否合理模型IGenBench Q-ACC ↑OneIG (EN) ↑OneIG (ZH) ↑SenseNova-U1-8B-MoT-Infographic-V366.354.652.4SenseNova-U1-8B-MoT-Infographic-V271.455.453.5SenseNova-U1-8B-MoT51.354.553.8注IGenBench 指標(biāo)按百分制展示OneIG 僅作為通用生成能力參考。五、復(fù)現(xiàn)避坑清單這些細(xì)節(jié)決定分?jǐn)?shù)可比性采樣參數(shù)必須對齊默認(rèn)參數(shù)cfg-scale 4.0 / cfg-norm none / timestep-shift 3.0 / num-steps 50與官方技術(shù)報(bào)告一致CVTG-2K 尤其要求 2048 像素輸出降低分辨率會導(dǎo)致結(jié)果不可比。斷點(diǎn)續(xù)跑生成腳本會跳過已存在的輸出圖片中途中斷后直接重跑啟動腳本即可繼續(xù)評測腳本會跳過已打分的條目加--force-rerun可強(qiáng)制重評。評判模型可替換所有基于 API 的評測器都接受任意 OpenAI 兼容端點(diǎn)——SenseNova、Gemini、Azure OpenAI或本地的 vLLM / sglang 服務(wù)都可以。多 GPU 策略TIIF-Bench 走 DDP每卡一個(gè)完整模型副本CVTG-2K 則用 HFdevice_mapauto把單模型切分到多卡單卡放不下時(shí)優(yōu)先選后者。多模型對比評測時(shí)給 IGenBench 加--gen-model-name標(biāo)簽便于在同一輸出目錄下區(qū)分不同生成器。更多基準(zhǔn)BizGenEval、CVTG-2K、TIIF-Bench的詳細(xì)參數(shù)表與環(huán)境變量說明參見 evaluation/docs/image_generation.md理解方向基準(zhǔn)的復(fù)現(xiàn)見 evaluation/docs/understanding.md。六、相關(guān)資源速查資源路徑評測總?cè)肟趀valuation/README.md圖像生成基準(zhǔn)指南evaluation/docs/image_generation.mdLongText 提示詞英/中evaluation/gen/longtext/data/IGenBench 腳本目錄evaluation/gen/igenbench/官方分?jǐn)?shù)對比表docs/u1_infographic_model.md文生圖推理示例examples/t2i/inference.py掌握這三個(gè)基準(zhǔn)后你就可以像研究者一樣用數(shù)據(jù)說話先跑 LongText 驗(yàn)證文本渲染底線再用 IGenBench 做通用能力橫評最后對照 OneIG 中英文雙榜確認(rèn)均衡性——這就是 SenseNova-U1 圖像生成能力的完整體檢流程?！久赓M(fèi)下載鏈接】SenseNova-U1SenseNova-U series: Native Unified Paradigm with NEO-unify from the First Principles項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SenseNova-U1創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 SenseNova-U1評測基準(zhǔn)全解析：OneIG、LongText與IGenBench分?jǐn)?shù)復(fù)現(xiàn)指南
SenseNova-U1評測基準(zhǔn)全解析OneIG、LongText與IGenBench分?jǐn)?shù)復(fù)現(xiàn)指南【免費(fèi)下載鏈接】SenseNova-U1SenseNova-U series: Native Unified Paradigm with NEO-unify from the First Principles項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SenseNova-U1本文帶你快速看懂SenseNova-U1圖像生成能力的三大核心評測基準(zhǔn)OneIG、LongText與IGenBench并給出官方分?jǐn)?shù)表的對照解讀和可落地的復(fù)現(xiàn)步驟。SenseNova-U1 是基于 NEO-unify 架構(gòu)的原生統(tǒng)一多模態(tài)模型一個(gè)模型同時(shí)完成圖像理解與生成官方在 evaluation 目錄下提供了完整的基準(zhǔn)復(fù)現(xiàn)腳本幫助新手用最少的配置跑出可信的成績。一、評測體系概覽一張雷達(dá)圖看懂 U1 的能力邊界SenseNova-U1 的評測覆蓋理解、生成、交錯推理三條主線其中生成方向的基準(zhǔn)OneIG、LongText、BizGenEval、CVTG、IGenBench 等是本文的重點(diǎn)。官方雷達(dá)圖直觀展示了各維度的相對表現(xiàn)完整復(fù)現(xiàn)指南入口見 evaluation/README.md圖像生成部分單獨(dú)成篇evaluation/docs/image_generation.md。所有生成類基準(zhǔn)都遵循同一個(gè)兩階段流程先生成圖片再評測打分shell 啟動腳本會把兩步串起來你只需要執(zhí)行一條命令。二、三大核心基準(zhǔn)逐個(gè)拆解2.1 OneIG中英雙語通用文生圖基準(zhǔn)OneIG是通用文生圖T2I能力基準(zhǔn)分為EN英文與ZH中文兩個(gè)子集主要考察模型對通用場景的還原能力。它通常與 LongText、BizGenEval、CVTG、IGenBench 一起取平均分用來繪制生成速度 vs 平均性能的權(quán)衡曲線上圖橫軸為單圖生成延遲縱軸為 OneIG (EN/ZH)、LongText (EN/ZH)、BizGenEval (Easy/Hard)、CVTG、IGenBench 與 Qwen-Image-Bench 的平均性能。OneIG 分?jǐn)?shù)是官方文檔中直接給出的結(jié)果指標(biāo)在 docs/u1_infographic_model.md 的對比表中可作為通用生成能力參考。2.2 LongText長文本渲染基準(zhǔn)英/中雙語LongText專門考察模型在圖像中渲染大段文字的能力同樣分英文en和中文zh兩條流水線。它最大的特點(diǎn)是評測完全本地化基于 OCR 文本匹配打分不需要調(diào)用任何評判模型 API是最容易上手復(fù)現(xiàn)的基準(zhǔn)。英文提示詞evaluation/gen/longtext/data/text_prompts.jsonl中文提示詞evaluation/gen/longtext/data/text_prompts_zh.jsonl一鍵啟動腳本evaluation/gen/longtext/run_longtext.sh2.3 IGenBench直接問答式 T2I 評測基準(zhǔn)IGenBench是通用文生圖基準(zhǔn)評測方式為直接圖像-問答判定為每張生成圖配一組問題由一個(gè) OpenAI 兼容的 VLM 評判模型默認(rèn) Gemini 3 Pro逐題打分最終匯總為準(zhǔn)確率指標(biāo)。提示詞與問題都從數(shù)據(jù)集的 JSON 元信息中直接讀取。生成腳本evaluation/gen/igenbench/gen_images_igenbench.py評測腳本evaluation/gen/igenbench/eval_images_igenbench.py一鍵啟動腳本evaluation/gen/igenbench/run_igenbench.sh三、分?jǐn)?shù)復(fù)現(xiàn)指南三步跑通 IGenBench 與 LongText3.1 第一步準(zhǔn)備環(huán)境與模型先克隆倉庫并安裝依賴然后把--model-path指向本地檢查點(diǎn)或官方模型 IDgit clone https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SenseNova-U13.2 第二步編輯啟動腳本變量每個(gè)run_*.sh的頂部都集中了需要修改的變量模型路徑、API 地址、評判模型、輸出目錄。以 IGenBench 為例打開 run_igenbench.sh 修改MODEL_PATH、API_BASE、API_KEY、JUDGE_MODEL即可。3.3 第三步一條命令完成生成 評測# IGenBench需要評判模型 API bash evaluation/gen/igenbench/run_igenbench.sh # LongText本地 OCR 評測無需 API bash evaluation/gen/longtext/run_longtext.sh如果你只想手動分兩步執(zhí)行也可以直接調(diào)用 Python 腳本并帶上與官方技術(shù)報(bào)告一致的采樣參數(shù)python evaluation/gen/longtext/gen_images_longtext.py \ --model-path sensenova/SenseNova-U1-8B-MoT \ --output-dir outputs/longtext/en \ --lang en \ --cfg-scale 4.0 --cfg-norm none --timestep-shift 3.0 --num-steps 50四、官方已公布的參考分?jǐn)?shù)對照用以下為 docs/u1_infographic_model.md 中的歷史成績摘錄復(fù)現(xiàn)后可對照量級是否合理模型IGenBench Q-ACC ↑OneIG (EN) ↑OneIG (ZH) ↑SenseNova-U1-8B-MoT-Infographic-V366.354.652.4SenseNova-U1-8B-MoT-Infographic-V271.455.453.5SenseNova-U1-8B-MoT51.354.553.8注IGenBench 指標(biāo)按百分制展示OneIG 僅作為通用生成能力參考。五、復(fù)現(xiàn)避坑清單這些細(xì)節(jié)決定分?jǐn)?shù)可比性采樣參數(shù)必須對齊默認(rèn)參數(shù)cfg-scale 4.0 / cfg-norm none / timestep-shift 3.0 / num-steps 50與官方技術(shù)報(bào)告一致CVTG-2K 尤其要求 2048 像素輸出降低分辨率會導(dǎo)致結(jié)果不可比。斷點(diǎn)續(xù)跑生成腳本會跳過已存在的輸出圖片中途中斷后直接重跑啟動腳本即可繼續(xù)評測腳本會跳過已打分的條目加--force-rerun可強(qiáng)制重評。評判模型可替換所有基于 API 的評測器都接受任意 OpenAI 兼容端點(diǎn)——SenseNova、Gemini、Azure OpenAI或本地的 vLLM / sglang 服務(wù)都可以。多 GPU 策略TIIF-Bench 走 DDP每卡一個(gè)完整模型副本CVTG-2K 則用 HFdevice_mapauto把單模型切分到多卡單卡放不下時(shí)優(yōu)先選后者。多模型對比評測時(shí)給 IGenBench 加--gen-model-name標(biāo)簽便于在同一輸出目錄下區(qū)分不同生成器。更多基準(zhǔn)BizGenEval、CVTG-2K、TIIF-Bench的詳細(xì)參數(shù)表與環(huán)境變量說明參見 evaluation/docs/image_generation.md理解方向基準(zhǔn)的復(fù)現(xiàn)見 evaluation/docs/understanding.md。六、相關(guān)資源速查資源路徑評測總?cè)肟趀valuation/README.md圖像生成基準(zhǔn)指南evaluation/docs/image_generation.mdLongText 提示詞英/中evaluation/gen/longtext/data/IGenBench 腳本目錄evaluation/gen/igenbench/官方分?jǐn)?shù)對比表docs/u1_infographic_model.md文生圖推理示例examples/t2i/inference.py掌握這三個(gè)基準(zhǔn)后你就可以像研究者一樣用數(shù)據(jù)說話先跑 LongText 驗(yàn)證文本渲染底線再用 IGenBench 做通用能力橫評最后對照 OneIG 中英文雙榜確認(rèn)均衡性——這就是 SenseNova-U1 圖像生成能力的完整體檢流程?！久赓M(fèi)下載鏈接】SenseNova-U1SenseNova-U series: Native Unified Paradigm with NEO-unify from the First Principles項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SenseNova-U1創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考