論文の概要: Semantic Approach to Quantifying the Consistency of Diffusion Model Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08799v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 20:16:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 18:42:32.676096
• Title: Semantic Approach to Quantifying the Consistency of Diffusion Model Image Generation
• Title（参考訳）: 拡散モデル画像生成の一貫性の定量化のための意味論的アプローチ
• Authors: Brinnae Bent,
• Abstract要約: 拡散モデルにおける画像生成の再現性、あるいは一貫性の解釈可能な定量的スコアの必要性を同定する。 セマンティック・コンセンサス・スコアとしてペア平均CLIPスコアを用いるセマンティック・アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40792653193642503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, we identify the need for an interpretable, quantitative score of the repeatability, or consistency, of image generation in diffusion models. We propose a semantic approach, using a pairwise mean CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) score as our semantic consistency score. We applied this metric to compare two state-of-the-art open-source image generation diffusion models, Stable Diffusion XL and PixArt-{\alpha}, and we found statistically significant differences between the semantic consistency scores for the models. Agreement between the Semantic Consistency Score selected model and aggregated human annotations was 94%. We also explored the consistency of SDXL and a LoRA-fine-tuned version of SDXL and found that the fine-tuned model had significantly higher semantic consistency in generated images. The Semantic Consistency Score proposed here offers a measure of image generation alignment, facilitating the evaluation of model architectures for specific tasks and aiding in informed decision-making regarding model selection.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,拡散モデルにおける画像生成の再現性,あるいは一貫性の解釈可能な定量的スコアの必要性を明らかにする。 本稿では,CLIP(Contrastive Language- Image Pretraining)スコアをセマンティック一貫性スコアとして用いたセマンティックアプローチを提案する。 提案手法を応用して, 安定拡散XLとPixArt-{\alphaの2種類のオープンソース画像生成拡散モデルを比較した。 セマンティック一貫性スコア選択モデルと集約された人間のアノテーションとの合意は94%であった。 また,SDXLの整合性やLoRA微調整によるSDXLの整合性についても検討した。 セマンティック一貫性スコア(Semantic Consistency Score)は、画像生成アライメントの尺度を提供し、特定のタスクに対するモデルアーキテクチャの評価を容易にし、モデル選択に関する情報的意思決定を支援する。

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