研究背景 - 东南大学联合马克斯·普朗克信息研究所、上海交通大学、阶跃星辰、加州大学伯克利分校与加州大学默塞德分校的研究团队共同提出KRIS-Bench评测框架 [2] - 首创从知识类型视角系统化评测图像编辑模型的推理能力 [3] - 借鉴布鲁姆认知分类与教育心理学分层教学理念设计评测体系 [4] 评测框架设计 - 基于三大知识范畴：事实性知识（颜色、数量等）、概念性知识（物理化学常识）、程序性知识（多步推理） [8] - 细分为7大推理维度和22种编辑任务覆盖全谱系难度 [6] - 样本总量1267对图像-指令由专家手工打磨数据来源多样化 [12] 评估指标与方法 - 首创四维度自动化评估：视觉一致性、视觉质量、指令跟随、知识合理性 [10][11][13] - 深度知识任务附带手工知识提示以验证模型理解能力 [11] - 评测10款模型包含3款闭源（GPT-Image-1等）和7款开源（OmniGen等） [14] 评测结果 - 闭源旗舰GPT-Image-1表现领先开源黑马BAGEL-Think在知识合理性上有提升但仍有差距 [17] - 多数模型在事实性知识（如数量变化）基础任务上表现欠佳 [17] - 所有模型在程序性推理、自然科学及多步骤合成任务上普遍失分 [17] 行业意义 - 推动图像编辑模型从像素搬运向具备认知能力的视觉智者进化 [16] - 未来目标是在模型中植入物理化学常识与因果推理实现真正的理解 [16]