ImageNet之后，李飞飞再发图像数据集

2012 年，AlexNet 在 ImageNet 竞赛中大幅领先，正式开启深度学习时代。此后十多年，ImageNet 一直是视觉研究最重要的公共基准之一。

如今，这把“尺子”已难衡量视觉生成研究。比起分类或生成效果指标，文生图更缺的是一套公开、稳定、可复现的训练数据基准。Sora、Stable Diffusion 等模型不断进步，但训练数据仍是黑箱：LAION-5B 链接易失效，YFCC100M 许可边界不清，DataComp 虽然更开放，但通常仍需研究者自行抓取数据。

针对这个问题，由李飞飞领导的斯坦福大学研究团队提出了 GPIC（Giant Permissive Image Corpus）， 收录约 1 亿对图文，总计近 28 万亿像素，试图为视觉生成研究提供一套更透明、可复现的公共基准。

GPIC 旨在同时满足宽许可、稳定、大规模和易获取四项属性。研究团队公开了其构建方法、发布格式、评测协议和参考基线，数据集也已全量托管在 Hugging Face 上，可供免费下载使用。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2605.30341

GPIC 是如何设计的？

GPIC 是一个面向视觉生成的大规模宽许可图像数据集，其构建流程包括数据源筛选、图像过滤、去重和字幕生成。最终，GPIC 被整理为约 12.9TB、8000 个分片，并提供 100 万、1000 万和 1 亿样本三个嵌套规模，分别对应 GPIC-Nano、GPIC-Lite 和 GPIC-Full，可直接流式传输，用于大规模分布式训练。

图｜数据集构建流程

数据源筛选：研究团队仅从 Flickr 和 Wikimedia 两个平台收集图片，并严格限定在 CC BY、CC0、公有领域和无已知限制这四类授权范围内。研究初始收集到的图片约 1.11 亿张，公开元数据包括来源标识、分辨率、检索时间戳、许可证及归因信息，但不包含原始 URL。GPIC 整体以 MIT 协议发布，单张图像仍遵循原始许可和署名要求。

图像过滤：研究团队先去掉尺寸太小、长宽比异常，或最长边不到 256 像素的图像，再用视觉语言模型Qwen3-VL-4B-Instruct 去除近白、近黑、严重模糊、过曝和欠曝等低质量图像，并筛除潜在不安全内容。

图｜因分辨率过低和视觉质量较差而被过滤掉的示例图像。

去重：研究团队先用 SSCD 提取图片特征，再结合 FAISS 找出可能重复的图片。在此基础上，研究团队根据图片相似度和重复簇大小设定去重规则，仅保留每组中分辨率最高的一张。最终共保留约 1.013 亿张图片，并通过 SHA-256 确认其中不存在完全相同的重复文件。

图｜不同 SSCD 相似度区间下相似图像对的定性示例。

字幕生成：传统图片数据集的文字描述质量普遍较差，充斥着“photo.jpg”“未命名”等无意义标注。该数据集将字幕分为标签、短描述、中等描述和长描述四类，其中短描述和中等描述分别占 45%，长描述占 9%，标签占 1%。研究团队基于 1520 张图像的人工核验集对多种方案进行比较后，最终选择 Qwen3-VL-4B-Instruct，处理 1 亿张图像约需 1500 个 H100 GPU 小时。

图｜字幕生成模型选择。

视觉生成基准评估

为了让不同模型在 GPIC 上的结果具备可比性，研究团队给出了统一的评测指标，也明确标注了哪些做法可能影响结果，并提供了一个可供对照的参考基线。

评测指标

评测时，研究团队需用固定的 5 万条测试字幕生成图像，并与 GPIC 测试集预先计算好的统计量进行比较。这些统计量来自独立测试集，而非训练集。主指标是 FD-DINOv2，即基于 DINOv2 特征计算的 Fréchet Distance；此外还报告精确率、召回率、密度和覆盖率。研究团队还提供了多个 GPIC 子集相对于 Test-1M 的真实数据参考值，供结果对照。

图｜基于 DINOv2 特征、以 100 万张 GPIC 测试集为参照评估各个 GPIC 子集得到的 Oracle参考指标

评测边界

不过，研究团队也特别强调，这一基准并不只是“看分数”这么简单。为了避免模型专门针对评测空间进行定向优化，如果训练过程中直接使用 DINOv2 特征、FD-DINOv2 相关损失，或其他专门对齐该评测空间的目标，相关结果都需要单独披露，不纳入标准 GPIC 对比。是否改写评测字幕、是否更换相关模型，以及是否使用更大的辅助模型，也需要在结果中明确说明。

参考基线

在明确评测方式和对比边界之后，研究团队还提供了一个可操作的参考基线，方便后续工作横向比较。具体来说，他们在 GPIC-Full 上训练 JiT-T2I，采用 PixGen-XXL/16，并使用 Qwen3-1.7B 作为文本编码器。该模型在 8 张 H100 上训练 1 个 epoch，耗时约 40 小时；在 CFG=6.25 时取得最佳结果，FD-DINOv2 为 76.25。

图｜JiT-T2I 在 GPIC-Full 上训练 1 个 epoch 后的生成样本。

不足和未来方向

目前，GPIC 仍然面临大规模图像语料常见的社会风险，包括模型对训练内容的记忆、平台偏差放大，以及被用于有害生成的潜在风险。研究团队指出，虽然 GPIC 采用冻结 tar 分片形式发布，有助于降低仅依赖 URL 索引分发所带来的链接失效、数据漂移与复现不稳定问题，但残余近重复样本仍难以被彻底消除。未来，如果要进一步提升这类数据集的稳定性与可控性，仍需要持续加强去重、发布审计，并进一步处理偏差与安全风险问题。

与此同时，GPIC 所依赖的合成字幕本身也存在一定误差。尽管这些字幕显著提升了图像语义信息的可用性，但在计数、空间关系和细粒度 OCR 等维度上仍会出现偏差，因此还不能等同于高精度人工标注。研究团队也提示，仍需进一步评估这些误差在全库中的整体分布，以及它们对下游生成模型训练的实际影响。未来，若要继续提升 GPIC 的数据质量，既需要围绕易错类型开展更细粒度的误差分析，并结合更大规模的人工抽检与定向纠错，也需要建立更完整的数据审计、质量评测和安全评估框架。