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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11821v5
• Date: Wed, 29 Jan 2025 08:48:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:52:06.006232
• Title: A Survey on Quality Metrics for Text-to-Image Generation
• Title（参考訳）: テキスト・画像生成における品質指標の検討
• Authors: Sebastian Hartwig, Dominik Engel, Leon Sick, Hannah Kniesel, Tristan Payer, Poonam Poonam, Michael Glöckler, Alex Bäuerle, Timo Ropinski,
• Abstract要約: AIベースのテキスト・ツー・イメージモデルは、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。 本稿では,このようなテキスト・ツー・イメージの品質指標の概要を概観し,これらの指標を分類するための分類法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.753473063305503
• License:
• Abstract: AI-based text-to-image models do 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 (e.g., objects, materials, and lighting). While the quality of conventionally rendered images is assessed through well established image quality metrics, such as SSIM or PSNR, the unique challenges of text-to-image generation require other, dedicated quality metrics. These metrics must be able to not only measure overall image quality, but also how well images reflect given text prompts, whereby the control of scene and rendering parameters is interweaved. Within this survey, we provide a comprehensive overview of such text-to-image quality metrics, and propose a taxonomy to categorize these metrics. Our taxonomy is grounded in the assumption, that there are two main quality criteria, namely compositional quality and general quality, that contribute to the overall image quality. Besides the metrics, this survey covers dedicated text-to-image benchmark datasets, over which the metrics are frequently computed. Finally, we identify limitations and open challenges in the field of text-to-image generation, and derive guidelines for practitioners conducting text-to-image evaluation.
• Abstract（参考訳）: AIベースのテキスト・ツー・イメージモデルは、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。 その結果、伝統的なレンダリング技術に重点を置いてきたコンピュータグラフィックス研究コミュニティでは、シーンパラメータ(オブジェクト、材料、照明など)を正確に制御するアプローチが注目されている。 従来のレンダリング画像の品質は、SSIMやPSNRなどの確立された画像品質指標によって評価されるが、テキスト・ツー・イメージ生成のユニークな課題は、他の専用の品質指標を必要とする。 これらのメトリクスは、全体的な画質を測定するだけでなく、画像が与えられたテキストのプロンプトをどれだけよく反映しているかを計測し、シーンとレンダリングパラメータの制御を織り込む必要がある。 本調査では,このようなテキスト・ツー・イメージの品質指標の包括的概要を報告し,これらの指標を分類するための分類法を提案する。 我々の分類学は、画像全体の品質に寄与する構成品質と一般品質の2つの主要な品質基準が存在するという前提に基づいている。 メトリクス以外にも、この調査では、メトリクスが頻繁に計算される専用のテキスト-画像ベンチマークデータセットをカバーしている。 最後に,テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションの分野における限界と課題を特定し,テキスト・ツー・イメージ・アセスメントを行う実践者のためのガイドラインを導出する。

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