論文の概要: A Comprehensive Study of Multimodal Large Language Models for Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10854v1
• Date: Sat, 16 Mar 2024 08:30:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 21:25:31.287813
• Title: A Comprehensive Study of Multimodal Large Language Models for Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: 画像品質評価のための多モーダル大言語モデルの総合的研究
• Authors: Tianhe Wu, Kede Ma, Jie Liang, Yujiu Yang, Lei Zhang,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、視覚的理解と推論において大きな進歩を経験している。 画像品質評価(IQA)のための強力で柔軟性があり、解釈可能で、テキスト駆動型モデルとして機能する可能性については、まだ明らかにされていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.55045595936298
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While Multimodal Large Language Models (MLLMs) have experienced significant advancement on visual understanding and reasoning, their potentials to serve as powerful, flexible, interpretable, and text-driven models for Image Quality Assessment (IQA) remains largely unexplored. In this paper, we conduct a comprehensive and systematic study of prompting MLLMs for IQA. Specifically, we first investigate nine prompting systems for MLLMs as the combinations of three standardized testing procedures in psychophysics (i.e., the single-stimulus, double-stimulus, and multiple-stimulus methods) and three popular prompting strategies in natural language processing (i.e., the standard, in-context, and chain-of-thought prompting). We then present a difficult sample selection procedure, taking into account sample diversity and uncertainty, to further challenge MLLMs equipped with the respective optimal prompting systems. We assess three open-source and one close-source MLLMs on several visual attributes of image quality (e.g., structural and textural distortions, color differences, and geometric transformations) in both full-reference and no-reference scenarios. Experimental results show that only the close-source GPT-4V provides a reasonable account for human perception of image quality, but is weak at discriminating fine-grained quality variations (e.g., color differences) and at comparing visual quality of multiple images, tasks humans can perform effortlessly.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は視覚的理解と推論において大きな進歩を遂げてきたが、画像品質評価(IQA)のための強力で柔軟性があり、解釈可能で、テキスト駆動型モデルとして機能する可能性はほとんど研究されていない。 本稿では,IQAに対するMLLMの促進に関する包括的かつ体系的な研究を行う。 具体的には、まず、心理物理学における3つの標準的なテスト手順(単刺激、二重刺激、多重刺激)と自然言語処理における3つの一般的なプロンプト戦略(標準、文脈、チェーン・オブ・シント・プロンプト)の組み合わせとして、MLLMの9つのプロンプトシステムについて検討する。 次に,サンプルの多様性と不確実性を考慮に入れたサンプル選択手法を提案し,それぞれに最適なプロンプトシステムを備えたMLLMに挑戦する。 画像品質の視覚的特性(構造的およびテクスチャ的歪み,色差,幾何学的変換など)を,全参照シナリオと非参照シナリオの両方で評価する。 実験結果から,GPT-4Vは画像品質に対する人間の認識に妥当な指標であるが,微細な品質変化(色差など)の識別が困難であり,複数の画像の視覚的品質を比較する場合には,人間の努力による作業が困難であることが示唆された。

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