Este artículo propone "Agente de Evaluación", un novedoso marco para la evaluación eficiente de modelos visuales generativos desarrollados recientemente. Los métodos actuales de evaluación de modelos visuales generativos requieren numerosas muestras de imagen o vídeo, lo que resulta en altos costos computacionales. Además, no satisfacen las necesidades específicas del usuario y, a menudo, solo proporcionan resultados numéricos simples. El Agente de Evaluación utiliza una estrategia similar a la humana para realizar evaluaciones dinámicas y eficientes de múltiples rondas con solo un pequeño número de muestras por ronda, lo que proporciona resultados de análisis personalizados. Los experimentos demuestran que este enfoque reduce el tiempo de evaluación en un 10 % en comparación con los métodos existentes, a la vez que ofrece resultados comparables. Se espera que este marco de código abierto contribuya al avance de la investigación sobre modelos visuales generativos y su evaluación eficiente.
