論文の概要: Davidsonian Scene Graph: Improving Reliability in Fine-grained Evaluation for Text-to-Image Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18235v4
- Date: Wed, 13 Mar 2024 21:58:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-16 02:22:46.590296
- Title: Davidsonian Scene Graph: Improving Reliability in Fine-grained Evaluation for Text-to-Image Generation
- Title（参考訳）: Davidsonian Scene Graph: テキスト・画像生成のためのきめ細かい評価における信頼性の向上
- Authors: Jaemin Cho, Yushi Hu, Roopal Garg, Peter Anderson, Ranjay Krishna, Jason Baldridge, Mohit Bansal, Jordi Pont-Tuset, Su Wang,
- Abstract要約: テキスト・ツー・イメージ・モデルを評価するための形式的意味論にインスパイアされた評価フレームワークを開発する。
Davidsonian Scene Graph (DSG) が依存性グラフにまとめられた原子的およびユニークな質問を生成することを示す。
また,1060個のプロンプトを含むオープンソースの評価ベンチマークDSG-1kを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.64849950642619
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Evaluating text-to-image models is notoriously difficult. A strong recent approach for assessing text-image faithfulness is based on QG/A (question generation and answering), which uses pre-trained foundational models to automatically generate a set of questions and answers from the prompt, and output images are scored based on whether these answers extracted with a visual question answering model are consistent with the prompt-based answers. This kind of evaluation is naturally dependent on the quality of the underlying QG and VQA models. We identify and address several reliability challenges in existing QG/A work: (a) QG questions should respect the prompt (avoiding hallucinations, duplications, and omissions) and (b) VQA answers should be consistent (not asserting that there is no motorcycle in an image while also claiming the motorcycle is blue). We address these issues with Davidsonian Scene Graph (DSG), an empirically grounded evaluation framework inspired by formal semantics, which is adaptable to any QG/A frameworks. DSG produces atomic and unique questions organized in dependency graphs, which (i) ensure appropriate semantic coverage and (ii) sidestep inconsistent answers. With extensive experimentation and human evaluation on a range of model configurations (LLM, VQA, and T2I), we empirically demonstrate that DSG addresses the challenges noted above. Finally, we present DSG-1k, an open-sourced evaluation benchmark that includes 1,060 prompts, covering a wide range of fine-grained semantic categories with a balanced distribution. We release the DSG-1k prompts and the corresponding DSG questions.
- Abstract（参考訳）: テキストと画像のモデルを評価することは、非常に難しい。
テキスト画像の忠実度を評価するための最近の強力なアプローチは、事前学習された基礎モデルを用いてプロンプトから質問と回答の集合を自動的に生成するQG/A(質問生成と回答)に基づいており、視覚的質問応答モデルで抽出した回答がプロンプトベースの回答と一致しているかどうかに基づいて、出力画像がスコアされる。
この種の評価は、基礎となるQGとVQAモデルの品質に依存している。
既存のQG/A作業において、いくつかの信頼性上の課題を特定し、対処する。
(a)QG質問は、指示(幻覚、重複、省略)を尊重し、
(b)VQAの答えは一貫していなければならない(オートバイは青であると主張しながら、画像にオートバイがないという主張はしない)。
我々はこれらの問題を,任意のQG/Aフレームワークに適応可能な形式的意味論に触発された経験的基盤評価フレームワークであるDavidsonian Scene Graph (DSG)で解決する。
DSGは依存グラフにまとめられた原子的およびユニークな質問を生成する。
一 適切な意味範囲を確保すること
(二)相反する回答
モデル構成(LLM, VQA, T2I)の広範囲な実験と人間による評価により,DSGが上記の課題に対処できることを実証的に実証した。
最後に,1060のプロンプトを含むオープンソースの評価ベンチマークDSG-1kを提案する。
我々はDSG-1kプロンプトと対応するDSG質問をリリースする。
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