論文の概要: Learning Multi-dimensional Human Preference for Text-to-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14705v1
• Date: Thu, 23 May 2024 15:39:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 14:16:19.448872
• Title: Learning Multi-dimensional Human Preference for Text-to-Image Generation
• Title（参考訳）: テキスト・画像生成のための多次元人間の選好学習
• Authors: Sixian Zhang, Bohan Wang, Junqiang Wu, Yan Li, Tingting Gao, Di Zhang, Zhongyuan Wang,
• Abstract要約: テキスト・ツー・イメージ・モデル評価のための最初の多次元選好スコアモデルである多次元選好スコア(MPS)を提案する。 MPSはCLIPモデルに設定条件モジュールを導入し、これらの様々な好みを学習する。 MHP(Multi-dimensional Human Preference)データセットに基づいて,4次元にわたる918,315人の選好選択をトレーニングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.10755131392223
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current metrics for text-to-image models typically rely on statistical metrics which inadequately represent the real preference of humans. Although recent work attempts to learn these preferences via human annotated images, they reduce the rich tapestry of human preference to a single overall score. However, the preference results vary when humans evaluate images with different aspects. Therefore, to learn the multi-dimensional human preferences, we propose the Multi-dimensional Preference Score (MPS), the first multi-dimensional preference scoring model for the evaluation of text-to-image models. The MPS introduces the preference condition module upon CLIP model to learn these diverse preferences. It is trained based on our Multi-dimensional Human Preference (MHP) Dataset, which comprises 918,315 human preference choices across four dimensions (i.e., aesthetics, semantic alignment, detail quality and overall assessment) on 607,541 images. The images are generated by a wide range of latest text-to-image models. The MPS outperforms existing scoring methods across 3 datasets in 4 dimensions, enabling it a promising metric for evaluating and improving text-to-image generation.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージモデルの現在の指標は、典型的には人間の真の嗜好を不十分に表す統計指標に依存している。 近年の研究では、人間のアノテート画像を通してこれらの嗜好を学習しようと試みているが、人間の嗜好の豊富なタペストリーを1つの総合スコアに減らしている。 しかし、人間が異なる側面で画像を評価すると、好みの結果が変わる。 そこで本研究では,多次元の人間の嗜好を学習するために,テキスト・ツー・イメージ・モデル評価のための最初の多次元選好スコアモデルである多次元選好スコア(MPS)を提案する。 MPSはCLIPモデルに設定条件モジュールを導入し、これらの様々な好みを学習する。 これは607,541画像上の4次元(美学、セマンティックアライメント、詳細品質、全体評価)にわたる918,315人の選好選択を含むMHPデータセットに基づいて訓練されている。 画像は、さまざまな最新のテキスト・画像モデルによって生成される。 MPSは既存のスコアリング手法を4次元の3つのデータセットで上回り、テキスト・ツー・イメージ生成の評価と改善のための有望な指標となる。

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