Fugu-MT 論文翻訳(概要): PKU-I2IQA: An Image-to-Image Quality Assessment Database for AI Generated Images

論文の概要: PKU-I2IQA: An Image-to-Image Quality Assessment Database for AI Generated Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15556v2
Date: Wed, 29 Nov 2023 14:16:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-30 12:33:16.512928
Title: PKU-I2IQA: An Image-to-Image Quality Assessment Database for AI Generated Images
Title（参考訳）: PKU-I2IQA:AI生成画像の品質評価データベース
Authors: Jiquan Yuan, Xinyan Cao, Changjin Li, Fanyi Yang, Jinlong Lin, and Xixin Cao
Abstract要約: 我々はPKU-I2IQAという人間の知覚に基づく画像から画像へのAIGCIQAデータベースを構築した。本研究では,非参照画像品質評価法に基づくNR-AIGCIQAとフル参照画像品質評価法に基づくFR-AIGCIQAの2つのベンチマークモデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6031185986328562
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As image generation technology advances, AI-based image generation has been applied in various fields and Artificial Intelligence Generated Content (AIGC) has garnered widespread attention. However, the development of AI-based image generative models also brings new problems and challenges. A significant challenge is that AI-generated images (AIGI) may exhibit unique distortions compared to natural images, and not all generated images meet the requirements of the real world. Therefore, it is of great significance to evaluate AIGIs more comprehensively. Although previous work has established several human perception-based AIGC image quality assessment (AIGCIQA) databases for text-generated images, the AI image generation technology includes scenarios like text-to-image and image-to-image, and assessing only the images generated by text-to-image models is insufficient. To address this issue, we establish a human perception-based image-to-image AIGCIQA database, named PKU-I2IQA. We conduct a well-organized subjective experiment to collect quality labels for AIGIs and then conduct a comprehensive analysis of the PKU-I2IQA database. Furthermore, we have proposed two benchmark models: NR-AIGCIQA based on the no-reference image quality assessment method and FR-AIGCIQA based on the full-reference image quality assessment method. Finally, leveraging this database, we conduct benchmark experiments and compare the performance of the proposed benchmark models. The PKU-I2IQA database and benchmarks will be released to facilitate future research on \url{https://github.com/jiquan123/I2IQA}.
Abstract（参考訳）: 画像生成技術の進歩に伴い、さまざまな分野でAIベースの画像生成が適用され、AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)が注目を集めている。しかし、aiベースの画像生成モデルの開発は、新しい問題と課題をもたらす。重要な課題は、AI生成画像(AIGI)が自然画像と比較して独特の歪みを示し、全ての生成された画像が現実世界の要求を満たすわけではないことである。そのため,AIGIを総合的に評価することが重要である。従来の研究では、テキスト生成画像のための人間の知覚に基づくaigc画像品質評価(aigciqa)データベースをいくつか確立しているが、ai画像生成技術には、テキスト対画像や画像対画像のようなシナリオが含まれており、テキスト対画像モデルで生成された画像のみが不十分である。この問題に対処するため,PKU-I2IQAという人間の知覚に基づく画像から画像へのAIGCIQAデータベースを構築した。我々は,aigisの品質ラベルを収集し,pku-i2iqaデータベースの包括的分析を行うための主観的実験を行った。さらに,非参照画像品質評価法に基づくNR-AIGCIQAとフル参照画像品質評価法に基づくFR-AIGCIQAの2つのベンチマークモデルを提案した。最後に、このデータベースを利用してベンチマーク実験を行い、提案するベンチマークモデルの性能を比較する。 PKU-I2IQAデータベースとベンチマークは、将来の研究を促進するためにリリースされる。

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