一页看懂视觉生成模型怎么评测，省去翻论文的麻烦
这是一个聚焦视觉生成模型评测领域的精选资源列表，系统整理了相关的评估指标、评估模型和评估系统。它解决了视觉生成领域缺乏统一、全面评测参考的问题，为研究人员和工程师提供了从传统指标（如FID、IS）到基于大模型的新兴评估方法的索引。项目按评估维度（如质量、一致性、安全性）和评估对象（图像、视频）分类，收录了论文、代码和基准数据集，并持续更新以跟踪前沿进展。其核心价值在于节省调研时间，帮助用户快速了解视觉生成评测的全貌，并选择合适的评估工具。
Awesome-Generative-Model-Evaluation、Awesome-Image-Quality-Assessment、Awesome-Video-Generation
Awesome-Evaluation-of-Visual-Generation 是评测安全领域的开源项目，由 ziqihuangg 开发，2024 年首次发布。
它收录于评测安全分类，该分类目前共有 466 个项目，GitHub 星标数为 464。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-22。无在线服务，需自行部署，完全免费。
它主要面向的使用场景是：调研视觉生成评测指标时快速获取候选方法。同类可对比的替代方案包括 Awesome-Generative-Model-Evaluation、Awesome-Image-Quality-Assessment、Awesome-Vid…。
akto
开源
给 AI 应用做安全体检，防提示注入和数据泄露
Akto is the fastest growing AI Security platform for your teams to secure AI agents,···
XSafeClaw
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自动模拟越狱攻击，提前测出 LLM 安全漏洞
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