論文の概要: Benchmarking Counterfactual Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.20287v4
• Date: Wed, 27 Nov 2024 13:49:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:24:17.663935
• Title: Benchmarking Counterfactual Image Generation
• Title（参考訳）: 対実画像生成のベンチマーク
• Authors: Thomas Melistas, Nikos Spyrou, Nefeli Gkouti, Pedro Sanchez, Athanasios Vlontzos, Yannis Panagakis, Giorgos Papanastasiou, Sotirios A. Tsaftaris,
• Abstract要約: ジェネレーティブAIは、視覚コンテンツ編集に革命をもたらし、画像やビデオの編集に力を入れている。 自然画像や医用画像などの領域で現実的な編集を行うには、因果関係を尊重しなければならない。 本稿では,反実画像生成手法の徹底的なベンチマークを行うための比較フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.573830532174956
• License:
• Abstract: Generative AI has revolutionised visual content editing, empowering users to effortlessly modify images and videos. However, not all edits are equal. To perform realistic edits in domains such as natural image or medical imaging, modifications must respect causal relationships inherent to the data generation process. Such image editing falls into the counterfactual image generation regime. Evaluating counterfactual image generation is substantially complex: not only it lacks observable ground truths, but also requires adherence to causal constraints. Although several counterfactual image generation methods and evaluation metrics exist, a comprehensive comparison within a unified setting is lacking. We present a comparison framework to thoroughly benchmark counterfactual image generation methods. We integrate all models that have been used for the task at hand and expand them to novel datasets and causal graphs, demonstrating the superiority of Hierarchical VAEs across most datasets and metrics. Our framework is implemented in a user-friendly Python package that can be extended to incorporate additional SCMs, causal methods, generative models, and datasets for the community to build on. Code: https://github.com/gulnazaki/counterfactual-benchmark.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAIは、視覚コンテンツ編集に革命をもたらし、画像やビデオの編集に力を入れている。 しかし、全ての編集が等しいわけではない。 自然画像や医用画像などの領域で現実的な編集を行うには、データ生成プロセスに固有の因果関係を尊重する必要がある。 このような画像編集は、反現実的な画像生成体制に該当する。 反ファクト画像生成の評価はかなり複雑で、観測可能な基底の真理を欠いているだけでなく、因果的制約の遵守も必要である。 いくつかの反ファクト画像生成手法と評価指標が存在するが、統合された設定における包括的な比較は欠落している。 本稿では,反実画像生成手法の徹底的なベンチマークを行うための比較フレームワークを提案する。 タスクに使用したすべてのモデルを統合し、新しいデータセットや因果グラフに拡張し、ほとんどのデータセットやメトリクスにまたがる階層的VAEの優位性を実証します。 我々のフレームワークはユーザフレンドリなPythonパッケージに実装されており、コミュニティが構築するための追加のSCM、因果メソッド、生成モデル、データセットを組み込むように拡張できます。 コード:https://github.com/gulnazaki/counterfactual-benchmark

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