論文の概要: Global-Local Image Perceptual Score (GLIPS): Evaluating Photorealistic Quality of AI-Generated Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09426v1
- Date: Wed, 15 May 2024 15:19:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-16 13:06:44.703737
- Title: Global-Local Image Perceptual Score (GLIPS): Evaluating Photorealistic Quality of AI-Generated Images
- Title（参考訳）: グローバルローカル画像知覚スコア(GLIPS):AI生成画像の光写実的品質の評価
- Authors: Memoona Aziz, Umair Rehman, Muhammad Umair Danish, Katarina Grolinger,
- Abstract要約: GLIPS(Global-Local Image Perceptual Score)は、AI生成画像の写実的画像品質を評価するために設計された画像メトリクスである。
様々な生成モデルにわたる総合的なテストは、GLIPSが人間のスコアと相関する点において、FID、SSIM、MS-SSIMといった既存の指標を一貫して上回っていることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces the Global-Local Image Perceptual Score (GLIPS), an image metric designed to assess the photorealistic image quality of AI-generated images with a high degree of alignment to human visual perception. Traditional metrics such as FID and KID scores do not align closely with human evaluations. The proposed metric incorporates advanced transformer-based attention mechanisms to assess local similarity and Maximum Mean Discrepancy (MMD) to evaluate global distributional similarity. To evaluate the performance of GLIPS, we conducted a human study on photorealistic image quality. Comprehensive tests across various generative models demonstrate that GLIPS consistently outperforms existing metrics like FID, SSIM, and MS-SSIM in terms of correlation with human scores. Additionally, we introduce the Interpolative Binning Scale (IBS), a refined scaling method that enhances the interpretability of metric scores by aligning them more closely with human evaluative standards. The proposed metric and scaling approach not only provides more reliable assessments of AI-generated images but also suggest pathways for future enhancements in image generation technologies.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,人間の視覚知覚に高度に適応したAI生成画像の写実的画像品質を評価するために,GLIPS(Global-Local Image Perceptual Score)を提案する。
FIDやKIDスコアといった従来の指標は、人間の評価と密接に一致していない。
提案手法は,局所的な類似性を評価するための高度なトランスフォーマーベースアテンション機構と,グローバルな分布類似性を評価するための最大平均離散性(MMD)を組み込んだものである。
GLIPSの性能を評価するために,光実写画像の品質に関する人間による研究を行った。
様々な生成モデルにわたる総合的なテストは、GLIPSが人間のスコアと相関する点において、FID、SSIM、MS-SSIMといった既存の指標を一貫して上回っていることを示している。
さらに,人間の評価基準とより密に整合させることにより,測定値の解釈可能性を高める改良されたスケーリング手法であるInterpolative Binning Scale (IBS)を導入する。
提案したメトリックとスケーリングのアプローチは,AI生成画像の信頼性向上だけでなく,画像生成技術の今後の拡張のための経路も提案する。
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