論文の概要: Visual Verity in AI-Generated Imagery: Computational Metrics and Human-Centric Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12762v1
• Date: Thu, 22 Aug 2024 23:29:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 16:28:47.765097
• Title: Visual Verity in AI-Generated Imagery: Computational Metrics and Human-Centric Analysis
• Title（参考訳）: AI生成画像における可視性:計算量と人間中心解析
• Authors: Memoona Aziz, Umair Rahman, Syed Ali Safi, Amir Zaib Abbasi,
• Abstract要約: 我々は,フォトリアリズム,画質,テキスト画像のアライメントを計測するVisual Verityというアンケートを導入,検証した。 また, 色調, 彩度, 明度において, カメラ生成画像が低い値を示した。 その結果,人間の視覚的知覚をよりよく捉えるために,計算メトリクスの精細化の必要性が浮き彫りになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The rapid advancements in AI technologies have revolutionized the production of graphical content across various sectors, including entertainment, advertising, and e-commerce. These developments have spurred the need for robust evaluation methods to assess the quality and realism of AI-generated images. To address this, we conducted three studies. First, we introduced and validated a questionnaire called Visual Verity, which measures photorealism, image quality, and text-image alignment. Second, we applied this questionnaire to assess images from AI models (DALL-E2, DALL-E3, GLIDE, Stable Diffusion) and camera-generated images, revealing that camera-generated images excelled in photorealism and text-image alignment, while AI models led in image quality. We also analyzed statistical properties, finding that camera-generated images scored lower in hue, saturation, and brightness. Third, we evaluated computational metrics' alignment with human judgments, identifying MS-SSIM and CLIP as the most consistent with human assessments. Additionally, we proposed the Neural Feature Similarity Score (NFSS) for assessing image quality. Our findings highlight the need for refining computational metrics to better capture human visual perception, thereby enhancing AI-generated content evaluation.
• Abstract（参考訳）: AI技術の急速な進歩は、エンターテイメント、広告、eコマースなど、さまざまな分野におけるグラフィカルコンテンツの制作に革命をもたらした。 これらの開発により、AI生成画像の品質とリアリズムを評価するための堅牢な評価手法の必要性が高まった。 そこで我々は3つの研究を行った。 まず,フォトリアリズム,画質,テキスト画像のアライメントを計測する「ビジュアル・バーティ」という質問紙を導入,検証した。 次に,このアンケートを用いて,AIモデル(DALL-E2,DALL-E3,GLIDE,Stable Diffusion)とカメラ生成画像から画像を評価する。 また, 色調, 彩度, 明度において, カメラ生成画像が低い値を示した。 第3に,MS-SSIMとCLIPを人間の判断と最も整合した指標として,人間の判断と計算メトリクスの整合性を評価した。 さらに,画像品質評価のためのニューラル特徴類似度スコア(NFSS)を提案する。 我々の研究は、人間の視覚的知覚をよりよく捉え、AIによるコンテンツ評価を向上させるために、計算メトリクスの精細化の必要性を強調した。

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