論文の概要: GenAI-Bench: Evaluating and Improving Compositional Text-to-Visual Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13743v3
• Date: Sun, 03 Nov 2024 20:22:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:45:28.418634
• Title: GenAI-Bench: Evaluating and Improving Compositional Text-to-Visual Generation
• Title（参考訳）: GenAI-Bench: コンポジションテキスト・ツー・ビジュアル・ジェネレーションの評価と改善
• Authors: Baiqi Li, Zhiqiu Lin, Deepak Pathak, Jiayao Li, Yixin Fei, Kewen Wu, Tiffany Ling, Xide Xia, Pengchuan Zhang, Graham Neubig, Deva Ramanan,
• Abstract要約: VQAScoreは、VQAモデルが画像がプロンプトを正確に描写しているとみなす可能性を測定するメトリクスである。 VQAScoreによるランク付けは、PickScore、HPSv2、ImageRewardなどの他のスコアリング方法よりも2倍から3倍効果的である。 我々は、同じプロンプトから生成されたランキング画像のスコアを評価するために、4万以上の人間格付けを備えたGenAI-Rankベンチマークを新たにリリースした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.3465421081531
• License:
• Abstract: While text-to-visual models now produce photo-realistic images and videos, they struggle with compositional text prompts involving attributes, relationships, and higher-order reasoning such as logic and comparison. In this work, we conduct an extensive human study on GenAI-Bench to evaluate the performance of leading image and video generation models in various aspects of compositional text-to-visual generation. We also compare automated evaluation metrics against our collected human ratings and find that VQAScore -- a metric measuring the likelihood that a VQA model views an image as accurately depicting the prompt -- significantly outperforms previous metrics such as CLIPScore. In addition, VQAScore can improve generation in a black-box manner (without finetuning) via simply ranking a few (3 to 9) candidate images. Ranking by VQAScore is 2x to 3x more effective than other scoring methods like PickScore, HPSv2, and ImageReward at improving human alignment ratings for DALL-E 3 and Stable Diffusion, especially on compositional prompts that require advanced visio-linguistic reasoning. We release a new GenAI-Rank benchmark with over 40,000 human ratings to evaluate scoring metrics on ranking images generated from the same prompt. Lastly, we discuss promising areas for improvement in VQAScore, such as addressing fine-grained visual details. We will release all human ratings (over 80,000) to facilitate scientific benchmarking of both generative models and automated metrics.
• Abstract（参考訳）: テキスト・トゥ・ビジュアル・モデルは今やフォトリアリスティックな画像やビデオを生成するが、属性、関係性、論理や比較のような高次推論を含む合成テキストプロンプトに苦慮している。 本研究では,GenAI-Benchに関する広範な人間研究を行い,合成テキスト・視覚生成の様々な側面において,先行画像・映像生成モデルの性能を評価する。 また、収集した人間の評価値と自動評価指標を比較し、VQAモデルが画像をプロンプトを正確に表現しているとみなす可能性を測定するメトリクスであるVQAScoreが、CLIPScoreなどの従来の指標を大幅に上回っていることを発見した。 さらに、VQAScoreは(微調整なしで)ブラックボックス方式で生成を改善することができる。 VQAScoreのランク付けは、DALL-E 3やStable Diffusionの人間のアライメント評価を改善するために、PickScore、HPSv2、ImageRewardなどの他のスコア法よりも2倍から3倍効果的である。 我々は、同じプロンプトから生成されたランキング画像のスコアを評価するために、4万以上の人間格付けを備えたGenAI-Rankベンチマークを新たにリリースした。 最後に,VQAScoreの改良を期待する領域について論じる。 私たちは、生成モデルと自動メトリクスの両方の科学的ベンチマークを容易にするために、すべての人間格付け(8万以上)をリリースします。

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