Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring the Naturalness of AI-Generated Images

論文の概要: Exploring the Naturalness of AI-Generated Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05476v2
Date: Thu, 14 Dec 2023 15:46:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-16 03:22:58.106274
Title: Exploring the Naturalness of AI-Generated Images
Title（参考訳）: AI生成画像の自然性を探る
Authors: Zijian Chen, Wei Sun, Haoning Wu, Zicheng Zhang, Jun Jia, Xiongkuo Min, Guangtao Zhai, Wenjun Zhang
Abstract要約: 我々は、AI生成画像の視覚的自然性をベンチマークし、評価する第一歩を踏み出した。まず,AI生成画像自然性(AGIN)データベースを大規模主観的研究により構築する。第2に、人間の評価を整列するAGIの自然性を自動的に学習するJoint Objective Image Naturalness EvaluaTor(JOINT)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 58.830951094712454
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The proliferation of Artificial Intelligence-Generated Images (AGIs) has greatly expanded the Image Naturalness Assessment (INA) problem. Different from early definitions that mainly focus on tone-mapped images with limited distortions (e.g., exposure, contrast, and color reproduction), INA on AI-generated images is especially challenging as it has more diverse contents and could be affected by factors from multiple perspectives, including low-level technical distortions and high-level rationality distortions. In this paper, we take the first step to benchmark and assess the visual naturalness of AI-generated images. First, we construct the AI-Generated Image Naturalness (AGIN) database by conducting a large-scale subjective study to collect human opinions on the overall naturalness as well as perceptions from technical and rationality perspectives. AGIN verifies that naturalness is universally and disparately affected by both technical and rationality distortions. Second, we propose the Joint Objective Image Naturalness evaluaTor (JOINT), to automatically learn the naturalness of AGIs that aligns human ratings. Specifically, JOINT imitates human reasoning in naturalness evaluation by jointly learning both technical and rationality perspectives. Experimental results show our proposed JOINT significantly surpasses baselines for providing more subjectively consistent results on naturalness assessment. Our database and code will be released in https://github.com/zijianchen98/AGIN.
Abstract（参考訳）: 人工知能生成画像(AGI)の拡散は、画像自然度評価(INA)問題を大幅に拡大した。限られた歪み(例えば、露光、コントラスト、色再現)を持つトーンマップ画像に主にフォーカスする初期の定義とは異なり、AI生成画像上のINAは、より多様な内容を持ち、低レベルの技術的歪みや高レベルの合理性歪みを含む複数の視点からの影響を受け得るため、特に困難である。本稿では,AI生成画像の視覚的自然性をベンチマークし,評価する第一歩を踏み出す。まず,AI生成画像自然性(AGIN)データベースを構築し,技術・合理性の観点からの認識だけでなく,全体自然性に関する人間の意見を収集する大規模主観的研究を行った。 aginは、自然性は技術的および合理性の歪みの両方によって普遍的かつ異様に影響を受けることを検証する。第2に、人間の評価を整列するAGIの自然性を自動的に学習するJoint Objective Image Naturalness EvaluaTor(JOINT)を提案する。具体的には、技術と合理性の両方の視点を共同で学習することで、自然性評価における人間の推論を模倣する。実験の結果,本研究は,自然性評価において主観的に一貫性のある結果を与えるため,ベースラインを大幅に上回っていることがわかった。データベースとコードはhttps://github.com/zijianchen98/aginでリリースします。

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