参考资料与术语说明
本页集中列出文章实际引用的资料。2026 年 10 月 9 日核对了相关官方页面、论文摘要或项目说明与文中表述的对应关系；这不等于复现实验，也不是对各研究效果的独立验证。
资料与引用范围
| 文章 | 资料 | 在本文中支持什么 |
|---|---|---|
| 第三篇 | Víctor Gallego，2022：Personalizing Text-to-Image Generation via Aesthetic Gradients；项目说明 | 已有同名研究提出以用户提供的图像定义目标审美，引导生成个性化结果。用于区分同名术语，不为本系列的文字评审方法提供效果证明。 |
| 第七篇 | NIST：A Glossary of DOE Terminology | 实验设计中的混杂概念，帮助说明多个条件同时变化时，不应随意把结果归因于其中一项。 |
| 第七篇 | Hugging Face Diffusers：Reproducibility | 相同随机种子并不保证在所有环境与条件下得到完全相同的结果。 |
| 第八篇 | Jiazheng Xu 等，2023：ImageReward: Learning and Evaluating Human Preferences for Text-to-Image Generation | 用人类评分和排序反馈学习文生图偏好，并研究基于评分的生成优化。不能据此断言适用于所有品牌、媒介或任务。 |
| 第八篇 | Sixian Zhang 等，2024：Learning Multi-dimensional Human Preference for Text-to-Image Generation | MPS 区分审美、语义对齐、细节质量与整体评价，说明偏好评价可以按维度学习。 |
| 第八篇 | Dongping Chen 等，2024：MLLM-as-a-Judge | 在该研究的视觉语言评审任务中，不同评审形式表现不同，并存在偏差、幻觉与不一致。不能推广为所有当前模型的统一结论。 |
| 第十篇 | Mailchimp：Voice and Tone | 区分相对稳定的品牌声音与随语境变化的语气，并考虑读者情绪。 |
| 第十篇 | IBM Carbon：Typography — Style Strategies | 按任务区分 productive 与 expressive 两组字体样式，并讨论如何组合使用。原链接目前跳转至 新版页面。 |
本系列怎样使用术语
Aesthetic Engineering / 审美工程：本系列对组织创作判断的工作方法的称呼。它把描述、参考、方向、生成、评审与记忆放到一起讨论，不主张这些工作由本文首次发明，也不将六层结构当作已经验证的技术标准。
Taste / 审美判断：在具体任务中对表达、关系和取舍的判断。它与个人偏好有关，也受目标、文化、媒介和约束影响。文中同时区分个人喜欢、任务适配和实际效果。
Aesthetic Stack / 六层结构：一种职责划分。同一个人、工具或模型可以承担多项职责，不要求六个独立模块。
Aesthetic Critic / 审美评审机制：结合实际作品与任务提出观察、解释和建议。它的建议需要检查，不能仅凭解释流畅就认为可靠。
Aesthetic Eval / 审美评测：对作品质量及评审可靠性的检验。评审机制与检验评审机制是否可靠，是相关但不同的工作。
Aesthetic Gradient / 审美梯度：第三篇用作修改方向的比喻，不是数学梯度或新算法。需与上表中的同名研究区分。
Taste Spec、Direction Contract、Generation Protocol：分别用于保存默认选择、约定当前方向、组织一轮生成比较的工作记录。它们没有统一的行业字段规范，文中的模板可以按任务调整。
Taste Memory / 审美记忆：保存选择经历、提出可修正的偏好假设，并说明当前允许怎样调用。参考系统管理可借鉴的证据，两者可以共享素材与记录。
Brand Taste Model / 品牌审美模型：文中可以指判断表示、案例与工作流程。是否需要训练参数模型，是另一项需要根据实际问题决定的工作。
这些说明用于减少误读。可迁移的判断需要通过新任务继续检验，命名本身不构成有效性的证明。