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## 评估器信息 {#8a9675b5}
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| || | \
|**分类** | |**详情** |
|---|---|---|
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|**基础信息** |**评估器名称** |图片-主体截断检测 |
|^^| | | \
| |**评估器类型**  |黑盒评估器，评估标准的明细不对客展示 |
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|**效果说明** |**功能概述**  |考察图像内容质量评估场景下，识别图片中主体结构是否完整呈现的能力指标，包含主体完整性判定、文字完整性判定、截断特征分析、推理透明度评估四个维度。 |\
| | |1. 主体完整性判定 |\
| | |衡量图片中主要对象或主体元素的完整呈现程度。该维度关注主体是否存在明显部分缺失、被裁剪或边缘截断现象，主体边缘是否被切割、是否存在断裂或不连续。该维度体现模型对主体结构完整性的识别能力，判断标准为任何程度的缺失（截断区域占比>0%）均视为不完整。 |\
| | |2. 文字完整性判定 |\
| | |衡量图片中文字内容的完整呈现程度。该维度关注图片是否包含文字内容，若包含文字则所有文字必须完整呈现，不允许只呈现一半或出现展示内容不完全的情况。该维度体现模型对文字元素完整性的精准识别能力，禁止基于上下文推测、补充或虚构缺失的文字内容。 |\
| | |3. 截断特征分析 |\
| | |衡量模型对截断现象的多维度分析能力。该维度从空间位置、严重程度、成因类型等角度评估截断特征，包括：截断位置识别（左/右/上/下边缘、角落或中部）、截断区域占比估算（轻微/中度/严重）、截断类型判断（拍摄构图、拍摄失误、后期裁剪）。该维度结合图片中其他元素布局和空间关系，辅助判断截断的合理性和严重性，体现模型的综合分析与推理能力。 |\
| | |4. 推理透明度评估 |\
| | |衡量模型判定过程的可解释性和逻辑完整性。该维度要求模型在输出判定结果前，必须展示详细的思考过程（控制在300字以内），包括主体完整性分析依据、文字完整性分析、截断位置与范围估算、截断类型及可能原因分析、辅助判断依据说明，以及任何不确定或边界情况的说明。该维度体现模型的推理透明度和决策可追溯性，提升判断的准确性和可信度。 |
|^^| | | \
| |**评估方式**  |复合评估器（LLM + Code） |
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| |**评估对象**  |图片 |
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| |**评估目标**  |内容质量 |
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| |**应用场景**  |AIGC 产物质量评估 |
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| |**评估规则说明** |0分-因截断问题导致看不出主体 |\
| | |1分-主体截断超过50% |\
| | |2分-主体截断不超过50% |\
| | |3分-仅边缘缺失,属于瑕疵 |\
| | |4分-完全没有截断 |
|^^| | | \
| |**评估置信度** |90.00% |

## 评估器参数说明 {#89d47dd1}
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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) {#704e2c52}
```JSON
{
  "{{image_url_list}}": {
    "content_type": "multi_part",
    "multi_part": [
      {
        "content_type": "image",
        "image": {
          "url": "https://lf-stark-public.bytetos.com/obj/stark-public/截断图片_1.jpeg"
        }
      }
    ]
  }
}
```

### 输出格式 (Output Schema) {#e108cee9}
```JSON
{
  "total_score": "0",// 表示整体的评估分数
  "result_list": [{//具体的每张图片的打分和理由
      "score":"0",//图片的主体截断打分
      "reason":""//图片的主体截断打分理由
  }], 
}
```