什么是ChineseWord

ChineseWord 基准测试概述

ChineseWord 是面向 文本渲染（text‑to‑image）模型 的中文字符级评测基准，旨在衡量模型在生成图像时对中文文字的准确性与可读性。它最早随 Qwen‑Image 等大模型的发布而被公开，已成为评估中文图像生成系统中文本渲染能力的标准之一。

1. 设计初衷与定位

• 解决痛点：在跨模态生成任务中，中文字符的形状、笔画顺序和排版规则比英文更为复杂，传统的图像生成评测（如 ImageNet、COCO）难以捕捉文字渲染的细粒度错误。ChineseWord 通过单字符生成任务，专门检测模型对中文字符的呈现质量。
• 适用范围：所有需要在图像中嵌入中文文字的生成模型，包括海报、UI 界面、宣传材料、文档渲染等场景。

2. 数据集构成

• 字符集合：依据《通用规范汉字表》划分为三层难度
  • Level‑1：常用 3500 个字符
  • Level‑2：次常用 3000 个字符
  • Level‑3：生僻 1605 个字符
• Prompt 设计：为每个字符准备若干模板（如 “生成一张只包含字符‘爱’的图片”，或 “在白底上写出‘北京’”），确保模型在不同指令下均能正确渲染。

3. 评测指标

这些指标相互补充，既能捕捉细节错误（笔画缺失），也能评估整体视觉质量。

4. 基准结果与影响

• 在 Qwen‑Image 的技术报告中，ChineseWord 的实验表明该模型在 三层字符难度 上均取得最高的 Word Accuracy，显著领先其他同类模型。
• 同时，多个媒体和技术博客也对该基准进行了报道，指出它是衡量中文文本渲染能力的关键指标之一，并在 LongText‑Bench、TextCraft 等其他文本渲染基准中被同步使用。

5. 使用方式

1. 准备 Prompt：依据基准提供的模板，向模型发送生成指令。
2. 生成图像：获取模型输出的图片。
3. 自动评测：使用官方提供的评测脚本（支持 OCR、NED、CLIPScore 计算），对每个字符的渲染结果进行打分。
4. 对比排行榜：将得分提交至基准公开排行榜，查看与其他模型的相对表现。

6. 关键链接

• Qwen‑Image 技术报告（含 ChineseWord 章节）‍： https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-Image/Qwen_Image.pdf
• 新浪财经报道（提及 ChineseWord 基准）‍： https://finance.sina.com.cn/stock/t/2025-08-05/doc-infiwtca9545915.shtml
• Bilibili 技术博客（基准概述）‍： https://www.bilibili.com/read/cv42586288
• 火山引擎开发者文章（模型与基准解读）‍： https://developer.volcengine.com/articles/7535836657020256294

7. 小结

ChineseWord 通过系统化的字符集合、细粒度的 Prompt 设计以及多维度评测指标，为中文文本渲染提供了 可量化、可复现 的评价标准。它已经成为评估图像生成模型在中文场景下表现的重要参考，帮助研发者发现文字渲染的薄弱环节并推动模型改进。