論文の概要: Human Preference Score: Better Aligning Text-to-Image Models with Human Preference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14420v2
• Date: Tue, 22 Aug 2023 12:26:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 21:09:57.171999
• Title: Human Preference Score: Better Aligning Text-to-Image Models with Human Preference
• Title（参考訳）: 人間の嗜好スコア:人間の選好によるテキスト・画像モデルの改善
• Authors: Xiaoshi Wu, Keqiang Sun, Feng Zhu, Rui Zhao, Hongsheng Li
• Abstract要約: 我々は、Stable Foundation Discordチャネルから生成された画像に基づいて、人間の選択のデータセットを収集する。 本実験は, 生成モデルに対する現在の評価指標が, 人間の選択とよく相関しないことを示した。 本研究では,人間の好みに合わせて安定拡散を適応する簡易かつ効果的な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.270068272447055
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent years have witnessed a rapid growth of deep generative models, with text-to-image models gaining significant attention from the public. However, existing models often generate images that do not align well with human preferences, such as awkward combinations of limbs and facial expressions. To address this issue, we collect a dataset of human choices on generated images from the Stable Foundation Discord channel. Our experiments demonstrate that current evaluation metrics for generative models do not correlate well with human choices. Thus, we train a human preference classifier with the collected dataset and derive a Human Preference Score (HPS) based on the classifier. Using HPS, we propose a simple yet effective method to adapt Stable Diffusion to better align with human preferences. Our experiments show that HPS outperforms CLIP in predicting human choices and has good generalization capability toward images generated from other models. By tuning Stable Diffusion with the guidance of HPS, the adapted model is able to generate images that are more preferred by human users. The project page is available here: https://tgxs002.github.io/align_sd_web/ .
• Abstract（参考訳）: 近年、深層生成モデルが急速に成長し、テキストから画像へのモデルが大衆から注目を集めている。 しかし、既存のモデルは、手足と表情のぎこちない組み合わせなど、人間の好みとうまく一致しない画像を生成することが多い。 この問題に対処するために,我々は,安定基盤ディスコードチャネルから生成された画像から人間選択のデータセットを収集する。 本実験は, 生成モデルの評価基準が人間の選択とよく相関しないことを示す。 そこで我々は、収集したデータセットを用いて人選好分類器を訓練し、その分類器に基づいて人選好スコア(HPS)を導出する。 我々はHPSを用いて,ヒトの嗜好に合わせて安定拡散を適応する簡易かつ効果的な手法を提案する。 実験の結果,HPSはCLIPより優れ,他のモデルから生成された画像に対して優れた一般化能力を有することがわかった。 安定拡散をHPSの指導で調整することにより、適応モデルは人間の好む画像を生成することができる。 https://tgxs002.github.io/align_sd_web/。

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