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## 评估器信息 {#28655ed2}
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| || | \
|**分类** | |**详情** |
|---|---|---|
| | | | \
|**基础信息** |**评估器名称** |图片-模糊检测 |
|^^| | | \
| |**评估器类型** |黑盒评估器，评估标准的明细不对客展示 |
| | | | \
|**效果说明** |**功能概述** |考察图片清晰度评估场景下，判断图片是否达到可用标准的能力指标，包含边缘锐利度、纹理细节度、整体模糊度、视觉影响度四个维度。 |\
| | |1. 边缘锐利度 |\
| | |衡量图片中主体对象的边缘轮廓清晰程度。边缘是区分对象与背景的关键视觉特征，该维度关注边界线条是否清晰锐利、有无扩散虚化现象，体现图像在空间分辨率层面的质量表现。 |\
| | |2. 纹理细节度 |\
| | |衡量图片对细微纹理和精细结构的保留程度。纹理包括但不限于文字笔画、物体表面纹路、材质质感、场景中的精细结构等。该维度关注图像是否保留了高频细节信息，体现模型对复杂视觉元素的还原能力。 |\
| | |3. 整体模糊度 |\
| | |衡量图片全局范围内的视觉清晰度直观感受。该维度从宏观角度评估图像的模糊分布情况、清晰区域占比以及整体视觉质量，关注用户对图片的第一印象和综合感知。 |\
| | |4. 视觉影响度 |\
| | |衡量模糊对实际使用场景的影响程度，即图片是否仍能满足主体识别、信息获取等功能性需求。该维度关注模糊缺陷是否干扰了图片的实用价值和可用性，体现用户体验层面的质量评估。 |
|^^| | | \
| |**评估方式** |复合评估器（LLM + Code） |
|^^| | | \
| |**评估对象**  |图片 |
|^^| | | \
| |**评估目标** |内容质量 |
|^^| | | \
| |**应用场景** |AIGC 产物质量评估 |
|^^| | | \
| |**评估规则说明** |0分-极度模糊 |\
| | |1分-重度模糊 |\
| | |2分-中度模糊 |\
| | |3分-轻度模糊 |\
| | |4分-不存在模糊 |
|^^| | | \
| |**评估置信度** |86.00% |

## 评估器参数说明 {#8505307a}
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| | | | | \
|参数 |参数名称 |是否必填 |参数说明 |
|---|---|---|---|
| | | | | \
|输入信息 |image_url_list |是 |回复图片list |
| | | | | \
|输出信息 |result_str |是 |评估分数和具体评估理由 |

### 输入格式 (Input Schema) {#edea3328}
```JSON
{
  "{{image_url_list}}": {
    "content_type": "multi_part",
    "multi_part": [
      {
        "content_type": "image",
        "image": {
          "url": "https://lf-stark-public.bytetos.com/obj/stark-public/%E5%9B%BE%E7%89%87%E6%B8%85%E6%99%B0%E5%BA%A6%E6%A3%80%E6%B5%8B_10_%E6%A8%A1%E7%B3%8A.jpg"
        }
      }
    ]
  }
}
```

### 输出格式 (Output Schema) {#5644a7b4}
```JSON
{
  "total_score": "0",// 表示整体的评估分数
  "result_image_list": [{//具体的每张图片的打分和理由
      "image_description":"",//图片的描述
      "reason":"",//图片的模糊检测各评分维度打分理由
      "score":"0",//图片的模糊检测打分
  }], 
}
```