FoMo：利用扩散模型轨迹分叉时刻自动生成感知距离标签

该论文提出 FoMo（Forking Moment），一种全自动数据生成管线，用于在无需人工标注的情况下生成图像对之间的点式感知距离标签。方法利用扩散模型的生成动态，认为早期时间步决定粗结构，晚期决定细节；图像在生成轨迹中“分叉”越早，感知距离越远。实验表明该方法能对齐人类视觉系统，并用于训练参考型图像质量评估指标，在多个基准上超越依赖人工标注的数据集。