論文の概要: ANNA: Abstractive Text-to-Image Synthesis with Filtered News Captions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02160v2
• Date: Mon, 1 Jul 2024 22:14:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 10:36:26.866678
• Title: ANNA: Abstractive Text-to-Image Synthesis with Filtered News Captions
• Title（参考訳）: ANNA: ニュースキャプションを用いた抽象的テキスト・画像合成
• Authors: Aashish Anantha Ramakrishnan, Sharon X. Huang, Dongwon Lee,
• Abstract要約: ニュースデータなどのドメインに存在する実世界のイメージキャプチャペアは、単純で直接記述的なキャプションを使用しない。 我々は、さまざまな状況下でオンラインニュース記事から抽出した抽象ニュースキャプティオNs dAtasetであるANNAをローンチした。 翻訳学習のような手法は抽象的なキャプションの理解において限られた成功を収めるが、コンテンツと文脈の特徴の関係を一貫して学習することができないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.066100464517522
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Advancements in Text-to-Image synthesis over recent years have focused more on improving the quality of generated samples using datasets with descriptive prompts. However, real-world image-caption pairs present in domains such as news data do not use simple and directly descriptive captions. With captions containing information on both the image content and underlying contextual cues, they become abstractive in nature. In this paper, we launch ANNA, an Abstractive News captioNs dAtaset extracted from online news articles in a variety of different contexts. We explore the capabilities of current Text-to-Image synthesis models to generate news domain-specific images using abstractive captions by benchmarking them on ANNA, in both standard training and transfer learning settings. The generated images are judged on the basis of contextual relevance, visual quality, and perceptual similarity to ground-truth image-caption pairs. Through our experiments, we show that techniques such as transfer learning achieve limited success in understanding abstractive captions but still fail to consistently learn the relationships between content and context features. The Dataset is available at https://github.com/aashish2000/ANNA .
• Abstract（参考訳）: 近年のテキスト対画像合成の進歩は、記述的なプロンプトを持つデータセットを使用して生成されたサンプルの品質向上に重点を置いている。 しかし、ニュースデータなどのドメインに存在する実世界のイメージキャプチャペアは、単純かつ直接記述的なキャプションを使用しない。 画像の内容と下層の文脈的手がかりの両方に関する情報を含むキャプションによって、それらは本質的に抽象的になる。 本稿では,さまざまな状況下でオンラインニュース記事から抽出した抽象ニュースキャプティオNs dAtasetであるANNAをローンチする。 本稿では,従来のテキスト・ツー・イメージ合成モデルを用いて,標準学習と移動学習の両方において,ANNA上でそれらをベンチマークすることで,抽象的なキャプションを用いてニュースドメイン固有の画像を生成する能力について検討する。 生成した画像は、文脈的関連性、視覚的品質、および接地トラス画像カプセル対との知覚的類似性に基づいて判定される。 実験を通して,翻訳学習などの手法は,抽象的なキャプションの理解において限られた成功を収めるが,コンテンツと文脈の特徴の関係を一貫して学習することができないことを示す。 Datasetはhttps://github.com/aashish2000/ANNA で公開されている。

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