SILVA Aesthetic Scorer

SILVA Aesthetic Scorer

用一个人的审美和两个蒸馏出来的 AI 评委，给上传的插画打三个 0 到 1 的分数。适合画师、数据集整理者和研究审美模型的人。

由 Jannchie 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的，应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：这个 Space 给一张插画的好看程度打分。你上传一张图片，会得到三个 0 到 1 之间的分数。其中一个反映某一个人的审美，另外两个来自 AI 评委，它们的判断被蒸馏进了小小的评分头。三个分数读取的是同一个图像嵌入，所以最重的那部分只运行一次。

适合谁：它适合好奇模型怎样评价自己作品的插画师，也适合整理大批图片、想要一个审美信号来排序的人。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
插画 | 画师 | 看模型如何评价一张完成的图片 | 上传一幅画，读它的三个分数
数据整理 | 机器学习工程师 | 按审美给大批图片排序 | 用命令行工具给一个文件夹里的图片打分
研究 | 研究人员 | 比较不同评委如何一致和分歧 | 把这个人的分数和两个 AI 的分数比较
社区 | 画廊策展人 | 在挑选入围图片时加入一个审美信号 | 给一份入围名单打分，再看排序

如果你想要客观的质量衡量，可以跳过它，因为页面说每个评分头反映的是一种前后一致的审美。

用在哪里：

• 浏览器：打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面，不用安装任何东西
• 在 Windows、macOS 或 Linux 上，用 Python 运行的副本
• 终端，通过 silva-scorer 包和它的命令行工具

Use case | Who | What they get back
给一张插画打分 | 画师 | 同一张图片的三个 0 到 1 的分数
给一批图片排序 | 策展人 | 你用工具跑过的每张图片的分数
比较评委 | 研究人员 | 按个人审美训练的评分头和两个评委评分头并排给出的分数

如何设置：在线版本什么都不用准备。要在自己的电脑上运行副本，你需要下面这些。

• 装有 pip 的 Python，系统可以是 Windows、macOS 或 Linux
• Hugging Face hub 客户端，第一步会安装它
• requirements.txt 里列出的软件包

1. 安装 Hugging Face hub 客户端。
2. 把这个 Space 的文件下载到本地文件夹。
3. 进入这个文件夹。
4. 安装 Gradio。
5. 从 requirements.txt 安装其余的软件包。
6. 启动 app.py。

pip install -U huggingface_hub
hf download Jannchie/silva-aesthetic-demo --repo-type space --local-dir silva-aesthetic-demo
cd silva-aesthetic-demo
pip install gradio
pip install -r requirements.txt
python app.py

要在终端里给图片打分，就安装这个包，并对一个文件运行它的工具。

pip install "silva-scorer[backbone]"
silva score image.jpg --repo-id Jannchie/silva-aesthetic

如何使用：在 Space 里上传一张插画，读三个分数。页面说冷启动后的第一次运行较慢，因为要加载骨干模型，在免费档上要花几十秒。之后的运行很快。在终端里，按上面所示使用这个工具。

Tool | What it does
silva score | 用你指定的仓库里的评分头给一个图片文件打分
Space 页面 | 给一张上传的插画显示三个分数

示例：你把一张角色插画上传到这个 Space。稍等一下，它会显示三个 0 到 1 之间的数字，一个代表这个人的审美，两个来自 AI 评委。来源没有给出示例分数。

新手与专家：如果你是新手，上传一张图片，等第一个结果，因为第一次运行最慢。然后再试第二张，比较三个分数有什么不同。

如果你熟悉这个领域，一个冻结的 SigLIP2 骨干模型把图片变成 1152 维的嵌入，约 7 MB 的小型有序回归评分头再把它映射成校准过的分数。每个评分头都按某一位评分者的 1 到 5 标签分布做了校准。在 229,129 张图片上，两个评委彼此很接近，但和这个人只是松散地一致。

Title: 页面报告的 Spearman 一致性
评委对评委: 0.825
评委对这个人，下限: 0.45
评委对这个人，上限: 0.48

你上传一张插画
冻结的骨干模型生成一个嵌入
三个小评分头各自读取这个嵌入
你看到三个 0 到 1 的分数

注意事项：请把每个分数当作一种前后一致的审美，而不是通用的质量衡量。

• License: mit，按 Hugging Face 上的标注
• Cost to run: 没有提到 API 密钥或付费服务，在线版本运行在 cpu-basic 硬件上
• Data it reaches: 你上传的图片，在线 Space 在 Hugging Face 的服务器上处理它们，本地副本会下载这个 Space 的文件
• Not for: 来源没有列出排除项，但这些分数不是通用的图片质量衡量

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：1
• 构建方式：gradio
• 许可证：mit

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/Jannchie/silva-aesthetic-demo
• 文件：https://huggingface.co/spaces/Jannchie/silva-aesthetic-demo/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space，或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。