論文の概要: Looking at words and points with attention: a benchmark for text-to-shape coherence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07917v1
• Date: Thu, 14 Sep 2023 17:59:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-15 11:45:08.714808
• Title: Looking at words and points with attention: a benchmark for text-to-shape coherence
• Title（参考訳）: 単語と点に注目したテキスト対形コヒーレンスのためのベンチマーク
• Authors: Andrea Amaduzzi, Giuseppe Lisanti, Samuele Salti, Luigi Di Stefano
• Abstract要約: 生成した3次元形状と入力テキスト記述とのコヒーレンスの評価には明確なベンチマークが欠如している。 我々は、形状に関連する記述を自動的に洗練するために、大きな言語モデルを使用します。 アプローチを検証するために,ユーザスタディを実施し,既存のメトリクスと定量的に比較する。 改良されたデータセット、新しいメトリック、およびユーザスタディによって検証されたテキスト-形状のペアは、新しくてきめ細かいベンチマークを構成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.340484439401894
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While text-conditional 3D object generation and manipulation have seen rapid progress, the evaluation of coherence between generated 3D shapes and input textual descriptions lacks a clear benchmark. The reason is twofold: a) the low quality of the textual descriptions in the only publicly available dataset of text-shape pairs; b) the limited effectiveness of the metrics used to quantitatively assess such coherence. In this paper, we propose a comprehensive solution that addresses both weaknesses. Firstly, we employ large language models to automatically refine textual descriptions associated with shapes. Secondly, we propose a quantitative metric to assess text-to-shape coherence, through cross-attention mechanisms. To validate our approach, we conduct a user study and compare quantitatively our metric with existing ones. The refined dataset, the new metric and a set of text-shape pairs validated by the user study comprise a novel, fine-grained benchmark that we publicly release to foster research on text-to-shape coherence of text-conditioned 3D generative models. Benchmark available at https://cvlab-unibo.github.io/CrossCoherence-Web/.
• Abstract（参考訳）: テキスト条件による3Dオブジェクト生成と操作は急速に進歩しているが、生成された3D形状と入力テキスト記述とのコヒーレンスの評価は明確なベンチマークを欠いている。 理由は2つあります a) テキスト形式のペアの唯一の公開データセットにおけるテキスト記述の質の低さ b) 当該コヒーレンスを定量的に評価するための指標の限られた有効性 本稿では,両弱点に対処する包括的解決策を提案する。 まず,大きな言語モデルを用いて,形状に関連するテキスト記述を自動的に洗練する。 次に,テキスト間のコヒーレンスを評価するための定量的指標を提案する。 アプローチを検証するために,ユーザスタディを実施し,既存のメトリクスと定量的に比較する。 ユーザスタディによって検証された改良されたデータセット,新しいメトリック,およびテキスト形状のペアは,テキスト条件付き3次元生成モデルのテキスト形状コヒーレンスに関する研究を促進するために公開された,新しいきめ細かいベンチマークで構成されている。 ベンチマークはhttps://cvlab-unibo.github.io/CrossCoherence-Web/で入手できる。

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