論文の概要: Prompt Recovery for Image Generation Models: A Comparative Study of Discrete Optimizers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06502v1
• Date: Mon, 12 Aug 2024 21:35:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 19:17:34.777082
• Title: Prompt Recovery for Image Generation Models: A Comparative Study of Discrete Optimizers
• Title（参考訳）: 画像生成モデルのプロンプト回復:離散最適化器の比較検討
• Authors: Joshua Nathaniel Williams, Avi Schwarzschild, J. Zico Kolter,
• Abstract要約: 本稿では,近年の離散最適化手法の突発的逆転問題に対する直接比較について述べる。 逆プロンプトと基底真理画像とのCLIP類似性に着目し, 逆プロンプトが生成する画像と基底真理画像との類似性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.50071292008407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recovering natural language prompts for image generation models, solely based on the generated images is a difficult discrete optimization problem. In this work, we present the first head-to-head comparison of recent discrete optimization techniques for the problem of prompt inversion. We evaluate Greedy Coordinate Gradients (GCG), PEZ , Random Search, AutoDAN and BLIP2's image captioner across various evaluation metrics related to the quality of inverted prompts and the quality of the images generated by the inverted prompts. We find that focusing on the CLIP similarity between the inverted prompts and the ground truth image acts as a poor proxy for the similarity between ground truth image and the image generated by the inverted prompts. While the discrete optimizers effectively minimize their objectives, simply using responses from a well-trained captioner often leads to generated images that more closely resemble those produced by the original prompts.
• Abstract（参考訳）: 生成した画像のみに基づいて、画像生成モデルの自然言語プロンプトを復元することは、難しい離散最適化問題である。 そこで本研究では,最近の離散最適化手法の突発的逆転問題に対する直接比較を行った。 我々は、逆プロンプトの品質と、逆プロンプトによって生成された画像の品質に関する様々な評価指標を用いて、グレディ座標勾配(GCG)、PEZ、ランダムサーチ、オートDAN、BLIP2の画像キャプタを評価した。 逆プロンプトと基底真理画像とのCLIP類似性に着目し, 逆プロンプトが生成する画像と基底真理画像との類似性について検討した。 離散オプティマイザは目的を効果的に最小化するが、よく訓練されたキャプタからの応答を使うだけで、元のプロンプトが生成したものとよりよく似た画像が生成される。

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