論文の概要: Diffusion Models as Artists: Are we Closing the Gap between Humans and Machines?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11722v3
• Date: Wed, 31 May 2023 16:02:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 03:19:59.576098
• Title: Diffusion Models as Artists: Are we Closing the Gap between Humans and Machines?
• Title（参考訳）: アーティストとしての拡散モデル:人間と機械のギャップを縮めるのか?
• Authors: Victor Boutin, Thomas Fel, Lakshya Singhal, Rishav Mukherji, Akash Nagaraj, Julien Colin and Thomas Serre
• Abstract要約: 2022年、ブーティンらによる「多様性対認識可能性」スコアリングの枠組みを適用した。 ワンショット拡散モデルが人間と機械のギャップを埋め始めたことは明らかです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.802758600019422
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An important milestone for AI is the development of algorithms that can produce drawings that are indistinguishable from those of humans. Here, we adapt the 'diversity vs. recognizability' scoring framework from Boutin et al, 2022 and find that one-shot diffusion models have indeed started to close the gap between humans and machines. However, using a finer-grained measure of the originality of individual samples, we show that strengthening the guidance of diffusion models helps improve the humanness of their drawings, but they still fall short of approximating the originality and recognizability of human drawings. Comparing human category diagnostic features, collected through an online psychophysics experiment, against those derived from diffusion models reveals that humans rely on fewer and more localized features. Overall, our study suggests that diffusion models have significantly helped improve the quality of machine-generated drawings; however, a gap between humans and machines remains -- in part explainable by discrepancies in visual strategies.
• Abstract（参考訳）: AIの重要なマイルストーンは、人間のものと区別できない描画を生成できるアルゴリズムの開発である。 ここでは、boutin et al, 2022の'diversity vs. recognizability'スコアリングフレームワークを採用し、ワンショット拡散モデルが実際に人間と機械のギャップを縮め始めたことを見出します。 しかし, 個々の試料の原性についてよりきめ細かい測定値を用いて, 拡散モデルによるガイダンスの強化は, 図面の人文性向上に寄与するが, 図面の原性や認識性には及ばないことを示す。 オンライン心理物理学実験を通じて収集されたヒトカテゴリー診断の特徴と拡散モデルから得られた特徴を比較すると、ヒトはより局所的な特徴に頼っていることが分かる。 我々の研究は、拡散モデルが機械が生成した図面の品質を著しく向上させたことを示唆しているが、人間と機械の間のギャップは、部分的には視覚戦略の相違によって説明できる。

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