图像生成

Towards Safer Mobile Agents: Scalable Generation and Evaluation of Diverse Scenarios for VLMs

迈向更安全的移动代理：为视觉语言模型（VLMs）可扩展生成和评估多样化场景

Takara Taniguchi, Kuniaki Saito, Atsushi Hashimoto

机构 * OMRON SINIC X 纠错

专题命中 图像生成评测 ：image editing(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出HazardForge框架，用于生成多样化场景以评估VLM在复杂环境中的安全决策能力，构建MovSafeBench基准测试并验证VLM在异常场景下的性能下降。