論文の概要: AIGCIQA2023: A Large-scale Image Quality Assessment Database for AI
Generated Images: from the Perspectives of Quality, Authenticity and
Correspondence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00211v2
- Date: Sat, 15 Jul 2023 11:05:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-18 21:42:57.337129
- Title: AIGCIQA2023: A Large-scale Image Quality Assessment Database for AI
Generated Images: from the Perspectives of Quality, Authenticity and
Correspondence
- Title（参考訳）: AIGCIQA2023:AI生成画像のための大規模画像品質評価データベース:品質、信頼性、対応性の観点から
- Authors: Jiarui Wang, Huiyu Duan, Jing Liu, Shi Chen, Xiongkuo Min, Guangtao
Zhai
- Abstract要約: 100プロンプトを用いて6つの最先端テキスト画像生成モデルに基づいて2000以上の画像を生成する。
これらの画像に基づいて、各画像に対する人間の視覚的嗜好を3つの視点から評価する主観的な実験を行った。
構築したデータベース上で,いくつかの最先端IQAメトリクスの性能を評価するためのベンチマーク実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.85549933048976
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, in order to get a better understanding of the human visual
preferences for AIGIs, a large-scale IQA database for AIGC is established,
which is named as AIGCIQA2023. We first generate over 2000 images based on 6
state-of-the-art text-to-image generation models using 100 prompts. Based on
these images, a well-organized subjective experiment is conducted to assess the
human visual preferences for each image from three perspectives including
quality, authenticity and correspondence. Finally, based on this large-scale
database, we conduct a benchmark experiment to evaluate the performance of
several state-of-the-art IQA metrics on our constructed database.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,AIGIの視覚的嗜好をよりよく理解するために,AIGC用の大規模IQAデータベースを構築し,AIGCIQA2023と命名した。
100プロンプトを用いて6つの最先端テキスト画像生成モデルに基づいて2000以上の画像を生成する。
これらの画像に基づいて、品質、信頼性、対応性を含む3つの視点から、画像ごとの人間の視覚的嗜好を評価するために、よく組織化された主観的実験を行う。
最後に、この大規模データベースに基づいて、構築したデータベース上でのいくつかの最先端IQAメトリクスのパフォーマンスを評価するためのベンチマーク実験を行う。
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