論文の概要: A Survey on Quality Metrics for Text-to-Image Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11821v4
• Date: Tue, 23 Jul 2024 07:04:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 22:53:21.568723
• Title: A Survey on Quality Metrics for Text-to-Image Models
• Title（参考訳）: テキスト・画像モデルの品質指標に関する調査
• Authors: Sebastian Hartwig, Dominik Engel, Leon Sick, Hannah Kniesel, Tristan Payer, Poonam Poonam, Michael Glöckler, Alex Bäuerle, Timo Ropinski,
• Abstract要約: 本稿では,そのニュアンスに対処する既存のテキスト・ツー・イメージの品質指標の概要と,人間の嗜好に合わせた調整の必要性について述べる。 本稿では,これらの指標を分類するための新しい分類法を提案する。 我々は,テキスト・ツー・イメージ評価を行う実践者のためのガイドラインを導出し,評価メカニズムのオープンな課題と,現在の指標の限界について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.753473063305503
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent AI-based text-to-image models not only excel at generating realistic images, they also give designers more and more fine-grained control over the image content. Consequently, these approaches have gathered increased attention within the computer graphics research community, which has been historically devoted towards traditional rendering techniques that offer precise control over scene parameters such as objects, materials, and lighting, when generating realistic images. While the quality of rendered images is traditionally assessed through well-established image quality metrics, such as SSIM or PSNR, the unique challenges presented by text-to-image models, which in contrast to rendering interweave the control of scene and rendering parameters, necessitate the development of novel image quality metrics. Therefore, within this survey, we provide a comprehensive overview of existing text-to-image quality metrics addressing their nuances and the need for alignment with human preferences. Based on our findings, we propose a new taxonomy for categorizing these metrics, which is grounded in the assumption that there are two main quality criteria, namely compositionality and generality, which ideally map to human preferences. Ultimately, we derive guidelines for practitioners conducting text-to-image evaluation, discuss open challenges of evaluation mechanisms, and surface limitations of current metrics.
• Abstract（参考訳）: 最近のAIベースのテキスト画像モデルは、現実的な画像の生成に優れるだけでなく、デザイナーが画像の内容をより細かく制御できるようになっている。 これらのアプローチは、現実的な画像を生成する際に、オブジェクト、材料、照明などのシーンパラメータを正確に制御する伝統的なレンダリング技術に、歴史的に焦点をあてたコンピュータグラフィックス研究コミュニティ内で注目を集めている。 レンダリング画像の品質は、従来、SSIMやPSNRといった確立された画像品質指標によって評価されてきたが、テキスト・ツー・イメージモデルによって提示される固有の課題は、シーンとレンダリングパラメータの制御を相互に行うのとは対照的に、新しい画像品質指標の開発が必要である。 そこで本調査では,それらのニュアンスに対処する既存のテキスト・ツー・イメージの品質指標と,人間の嗜好に合わせた調整の必要性を概観する。 そこで本研究では,これらの指標を分類する新たな分類法を提案する。これは,人間の嗜好に理想的に対応できる,構成性と一般性という2つの主要な品質基準が存在するという仮定に基づくものである。 最終的に、テキスト・ツー・イメージ評価を行う実践者のためのガイドラインを導出し、評価メカニズムのオープンな課題と現在のメトリクスの表面的制限について議論する。

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