doubao-seedream-5-0-pro 在「古董钟表修理工作台零件清点」的评测结果
这是该 AI 模型在此测试用例上的详细评测结果。
基本信息
- 模型名称：doubao-seedream-5-0-pro
- 用例名称：古董钟表修理工作台零件清点
- 测试类型：图像生成
- 评测维度：数量控制
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
生成一张钟表修理工作台的图像，台面上整齐摆放着12个大型齿轮，每个齿轮清晰可见且互不重叠
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 在钟表修理工作台的台面上生成恰好12个大型齿轮，允许±1个误差（即11-13个均可接受）
- 每个齿轮须具备清晰可辨的齿牙结构，整体大小相近，呈现符合钟表零件的金属质感（如黄铜或钢铁光泽）
- 所有齿轮在台面上互不重叠，排列整齐有序，确保每个齿轮均可被独立识别和计数
- 工作台背景真实自然，可包含木质台面纹理、放大镜或镊子等修表工具作为环境衬托
- 齿轮尺寸与工作台台面比例协调，所有齿轮须完整呈现于画面内，不得被画框截断
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：84.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：84.5 分
- 通过状态：已通过
模型生成产物
该模型生成了以下图片：
注：图片内容暂不支持屏幕阅读器朗读。您可通过上方链接在浏览器中查看原图，后续我们将持续完善这部分的无障碍支持。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】该图像整体质量较高，成功营造了真实的钟表修理工作台场景。大型齿轮数量约为11-12个，基本满足要求，齿轮的金属质感和齿牙结构表现出色。主要不足在于：左下角额外的小型齿轮干扰了计数准确性；后排齿轮因景深和遮挡导致计数存在歧义；整体排列不够严格规则。综合来看，图像完成了提示词的核心要求，但在计数精确性和排列整齐度上存在一定瑕疵。 【GEMINI】这张AI生成图像高质量地完成了提示词的核心要求：台面上整齐排列了约12个大型齿轮，每个齿轮具备清晰的齿牙结构和真实的金属质感，互不重叠且均完整呈现于画面内。工作台背景环境丰富真实，充分体现了钟表修理工坊的专业氛围。主要不足在于背景处齿轮因景深略显模糊，以及台面散落的小型齿轮可能造成轻微的计数干扰。整体而言，图像质量优秀，基本完美地实现了提示词的意图。 【KIMI】该图像高质量完成了提示词的核心要求：12个大型齿轮数量准确、排列整齐、互不重叠、金属质感真实。整体场景的环境烘托（工具、放大镜、木质台面、机芯组件）也非常到位。主要不足在于齿轮设计的多样性欠缺（过度统一的六辐条）和排列的'过度完美'人工感。右下角的多孔金属板件是一个小瑕疵。综合而言，这是一张完成度很高的AI生成图像，在计数准确性和空间布局方面表现尤为突出。
进阶难度评测结果
- 得分：65.0 分
- 通过状态：已通过
模型生成产物
该模型生成了以下图片：
注：图片内容暂不支持屏幕阅读器朗读。您可通过上方链接在浏览器中查看原图，后续我们将持续完善这部分的无障碍支持。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】图像整体场景氛围和视觉质量较高，成功营造了钟表修理工作台的精密感。三类零件的外观特征和分区摆放逻辑基本符合要求，但核心问题在于数量准确性：黄铜齿轮约5-6个明显少于要求的7-9个，微型螺丝约12-13个处于要求下限边缘，仅游丝弹簧数量达标。由于counting_accuracy权重高达50%，数量偏差导致整体得分受到较大影响。 【GEMINI】图像整体场景氛围和视觉质量较高，成功呈现了一个精致的钟表修理工作台场景，三类零件的外观特征和分区摆放逻辑基本符合要求。然而，核心计数准确性存在明显问题：黄铜齿轮数量约5-6个，明显低于要求的7-9个；微型螺丝数量处于允许范围边缘；仅游丝弹簧数量达标。由于counting_accuracy权重高达50%，且齿轮数量严重不足，整体得分受到较大拖累。如需改进，应重点增加黄铜齿轮数量至7-9个，并确保每个零件个体清晰可辨、无严重遮挡。 【KIMI】该图像整体呈现了一个具有专业氛围的钟表修理工作台场景，视觉质量较高。主要问题在于微型螺丝数量不足（12 vs 目标15，低于容忍下限），以及游丝弹簧的形态和比例关系存在语义偏差。若螺丝数量达到13个以上，评分可提升至85+。图像在分区摆放、个体清晰度、整体氛围方面表现良好。
困难难度评测结果
- 得分：51.6 分
- 通过状态：未通过
模型生成产物
该模型生成了以下图片：
注：图片内容暂不支持屏幕阅读器朗读。您可通过上方链接在浏览器中查看原图，后续我们将持续完善这部分的无障碍支持。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】这张图像在视觉质量和场景氛围上表现优秀，是一张令人信服的钟表修理工作台场景图。然而从精确计数的角度评价，该图像与提示词的严格要求存在显著差距：六类核心零件中，只有宝石轴承数量勉强接近要求，其余五类（齿轮、螺丝、弹簧、指针对、摆轮）均未达标，其中摆轮完全缺失（0个vs要求3个）是最严重的缺陷。这说明当前AI生成模型在「精确数量控制」和「特定机械零件类型生成（尤其是摆轮这类特殊结构）」方面仍有明显局限，尽管整体美观度和工艺氛围令人印象深刻。 【GEMINI】该图像在视觉美学和场景氛围方面表现优秀，是一张高质量的钟表修理工作台艺术图像。然而在核心任务——精确数量控制方面严重失败：六类指定零件中，摆轮完全缺失（0/3），螺丝严重不足（~12/22），弹簧不足（~4-5/7），指针严重不足（~3-4/8），仅宝石颗粒数量接近标准。AI明显更关注于生成「看起来正确的钟表工具场景」而非精确执行数量指令，这是典型的数量控制失败案例。50%权重的counting_accuracy维度得分极低，严重拉低总分。 【KIMI】该图像在视觉真实感和氛围营造上表现优异，金属质感、光影一致性和工作台场景均属上乘。但作为计数测试，核心指标存在明显短板：摆轮缺失1个（误差33%），螺丝和宝石轴承数量偏少接近误差下限。语义保真度和空间逻辑较好，但计数准确性未达标。综合判定为"部分完成要求，有多处需要改进"区间偏上，主要问题集中在精确数量控制而非视觉质量
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