本文介绍了一种统一模型，用于理解和预测人类对各种视觉内容（如图像、用户界面、网页等）的注意力及反应。该模型在性能上优于或可与许多现有的针对特定任务和数据集的方法相媲美。研究指出，人类的注意力与其决策行为紧密相关，影响主观偏好和评价。然而，以往的研究往往将这些方面分开探讨。一方面，关于人类注意力预测模型的研究已相当丰富，这些模型在减少视觉干扰、优化交互设计以及加速大图像渲染等方面具有广泛应用价值。另一方面，则是关于显性、后期决策行为（如主观偏好和美学质量）的建模研究。近期，研究人员开始探索是否可以建立一个统一框架来同时处理这些问题。

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