論文の概要: A Perceptual Quality Assessment Exploration for AIGC Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12618v1
- Date: Wed, 22 Mar 2023 14:59:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-23 13:58:08.284988
- Title: A Perceptual Quality Assessment Exploration for AIGC Images
- Title（参考訳）: aigc画像に対する知覚的品質評価探索
- Authors: Zicheng Zhang, Chunyi Li, Wei Sun, Xiaohong Liu, Xiongkuo Min,
Guangtao Zhai
- Abstract要約: 本稿では,AGIの品質評価における技術的問題,AIアーティファクト,不自然さ,不明瞭さ,美学などの主要な評価側面について論じる。
本稿では,拡散モデルから生成される1080個のAGIからなる最初の知覚的AGI品質評価データベース AGIQA-1K について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.72512063793346
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: \underline{AI} \underline{G}enerated \underline{C}ontent (\textbf{AIGC}) has
gained widespread attention with the increasing efficiency of deep learning in
content creation. AIGC, created with the assistance of artificial intelligence
technology, includes various forms of content, among which the AI-generated
images (AGIs) have brought significant impact to society and have been applied
to various fields such as entertainment, education, social media, etc. However,
due to hardware limitations and technical proficiency, the quality of AIGC
images (AGIs) varies, necessitating refinement and filtering before practical
use. Consequently, there is an urgent need for developing objective models to
assess the quality of AGIs. Unfortunately, no research has been carried out to
investigate the perceptual quality assessment for AGIs specifically. Therefore,
in this paper, we first discuss the major evaluation aspects such as technical
issues, AI artifacts, unnaturalness, discrepancy, and aesthetics for AGI
quality assessment. Then we present the first perceptual AGI quality assessment
database, AGIQA-1K, which consists of 1,080 AGIs generated from diffusion
models. A well-organized subjective experiment is followed to collect the
quality labels of the AGIs. Finally, we conduct a benchmark experiment to
evaluate the performance of current image quality assessment (IQA) models.
- Abstract（参考訳）: \underline{AI} \underline{G}enerated \underline{C}ontent (\textbf{AIGC}) は、コンテンツ作成における深層学習の効率の向上によって広く注目を集めている。
AIGCは人工知能技術の助けを借りて作成され、AI生成画像(AGI)が社会に多大な影響を与え、エンターテイメント、教育、ソーシャルメディアなど様々な分野に適用された様々なタイプのコンテンツを含んでいる。
しかし、ハードウェアの限界と技術能力により、aigc画像(agis)の品質は異なり、実用前に精巧化とフィルタリングが必要となる。
そのため,AGIの質を評価する客観的モデルの開発が急務である。
残念ながら、AGIの知覚的品質評価を特に調査する研究は行われていない。
そこで本稿では,AGIの品質評価のための技術問題,AIアーティファクト,不自然さ,不明瞭さ,美学などの主要な評価側面について論じる。
次に,拡散モデルから生成される1080個のAGIからなる最初の知覚的AGI品質評価データベース AGIQA-1K を提案する。
AGIの品質ラベルを収集するために、よく組織化された主観的な実験が続く。
最後に,現在の画像品質評価(IQA)モデルの性能を評価するためのベンチマーク実験を行った。
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