論文の概要: DeepArt: A Benchmark to Advance Fidelity Research in AI-Generated Content

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10407v1
• Date: Sat, 16 Dec 2023 10:17:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 16:39:17.199445
• Title: DeepArt: A Benchmark to Advance Fidelity Research in AI-Generated Content
• Title（参考訳）: deepart:ai生成コンテンツの忠実性研究を促進するベンチマーク
• Authors: Wentao Wang, Xuanyao Huang, Swalpa Kumar Roy
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダル大言語モデルであるGPT-4の画像合成機能について検討する。 GPT-4で生成した画像のテクスチャ特性の忠実度を評価するためのベンチマークを,手作業で描いた絵とそのAI生成画像から作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.113935277500444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores the image synthesis capabilities of GPT-4, a leading multi-modal large language model. We establish a benchmark for evaluating the fidelity of texture features in images generated by GPT-4, comprising manually painted pictures and their AI-generated counterparts. The contributions of this study are threefold: First, we provide an in-depth analysis of the fidelity of image synthesis features based on GPT-4, marking the first such study on this state-of-the-art model. Second, the quantitative and qualitative experiments fully reveals the limitations of the GPT-4 model in image synthesis. Third, we have compiled a unique benchmark of manual drawings and corresponding GPT-4-generated images, introducing a new task to advance fidelity research in AI-generated content (AIGC). The dataset will be available after being accepted: \url{https://github.com/rickwang28574/DeepArt}. We hope this study will fuel knowledge, scholarship, and innovation, inspiring uses that transform how we discover and understand the world of art and promote the development of AIGC while retaining respect for art.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチモーダル大言語モデルであるGPT-4の画像合成機能について検討する。 本稿では,gpt-4で生成した画像のテクスチャ特徴の忠実性を評価するためのベンチマークを構築した。 まず、gpt-4に基づく画像合成機能の忠実性に関する詳細な分析を行い、この最先端モデルに関する最初の研究となる。 第2に、定量および定性的実験により、画像合成におけるGPT-4モデルの限界が完全に明らかになった。 第3に,手動図面とそれに対応するGPT-4生成画像のユニークなベンチマークをコンパイルし,AIGC(AIGC)における忠実度研究を進めるための新たなタスクを導入した。 データセットは、承認された後に提供される。 \url{https://github.com/rickwang28574/DeepArt}。 この研究が知識、奨学金、イノベーションを助長し、芸術の世界を発見し、理解し、芸術への敬意を維持しながらAIGCの発展を促進させる方法を変えることを願っている。

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