論文の概要: Generated Faces in the Wild: Quantitative Comparison of Stable
Diffusion, Midjourney and DALL-E 2
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00586v2
- Date: Mon, 5 Jun 2023 20:25:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-07 21:43:07.144643
- Title: Generated Faces in the Wild: Quantitative Comparison of Stable
Diffusion, Midjourney and DALL-E 2
- Title（参考訳）: 野生における発生顔:安定拡散, ミッドジャーニーおよびDALL-E 2の定量的比較
- Authors: Ali Borji
- Abstract要約: 本研究では, 安定拡散, ミッドジャーニー, DALL-E2 の3つの人気システムを比較し, 野生で光現実的な顔を生成する能力について比較した。
FIDスコアによると、安定拡散は他のシステムよりも優れた顔を生成する。
また,GFWと呼ばれる野生の顔のデータセットも導入し,総顔数は15,076面である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.64219291655723
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The field of image synthesis has made great strides in the last couple of
years. Recent models are capable of generating images with astonishing quality.
Fine-grained evaluation of these models on some interesting categories such as
faces is still missing. Here, we conduct a quantitative comparison of three
popular systems including Stable Diffusion, Midjourney, and DALL-E 2 in their
ability to generate photorealistic faces in the wild. We find that Stable
Diffusion generates better faces than the other systems, according to the FID
score. We also introduce a dataset of generated faces in the wild dubbed GFW,
including a total of 15,076 faces. Furthermore, we hope that our study spurs
follow-up research in assessing the generative models and improving them. Data
and code are available at data and code, respectively.
- Abstract（参考訳）: 画像合成の分野では、ここ数年で大きな進歩を遂げています。
最近のモデルは驚くべき品質で画像を生成することができる。
顔などの興味深いカテゴリにおけるこれらのモデルのきめ細かい評価はいまだに欠けている。
ここでは, 安定拡散, ミッドジャーニー, DALL-E2 の3つの人気システムを, 野生の光現実的顔を生成する能力について定量的に比較する。
FIDスコアによると、安定拡散は他のシステムよりも優れた顔を生成する。
また,GFWと呼ばれる野生の顔のデータセットも導入し,総顔数は15,076面である。
さらに,本研究が生成モデルの評価と改善のフォローアップ研究を促進することを願っている。
データとコードは、それぞれデータとコードで利用可能である。
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