Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evaluating Image Hallucination in Text-to-Image Generation with Question-Answering

論文の概要: Evaluating Image Hallucination in Text-to-Image Generation with Question-Answering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12784v2
Date: Tue, 15 Oct 2024 15:01:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-07 13:23:33.609957
Title: Evaluating Image Hallucination in Text-to-Image Generation with Question-Answering
Title（参考訳）: 質問応答によるテキスト・ツー・イメージ生成における画像幻覚の評価
Authors: Youngsun Lim, Hojun Choi, Pin-Yu Chen, Hyunjung Shim,
Abstract要約: 我々は,新しい評価指標であるI-HallA (Image Hallucination Evaluation with Question Answering)を紹介する。 I-HallAは視覚的質問応答(VQA)を用いて生成画像の事実性を測定する我々はI-HallAを用いて5つのテキスト・ツー・イメージモデルを評価し、これらの最先端モデルが事実情報を正確に伝達できない場合が多いことを明らかにした。
参考スコア（独自算出の注目度）: 57.347251327135865
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Despite the impressive success of text-to-image (TTI) generation models, existing studies overlook the issue of whether these models accurately convey factual information. In this paper, we focus on the problem of image hallucination, where images created by generation models fail to faithfully depict factual content. To address this, we introduce I-HallA (Image Hallucination evaluation with Question Answering), a novel automated evaluation metric that measures the factuality of generated images through visual question answering (VQA). We also introduce I-HallA v1.0, a curated benchmark dataset for this purpose. As part of this process, we develop a pipeline that generates high-quality question-answer pairs using multiple GPT-4 Omni-based agents, with human judgments to ensure accuracy. Our evaluation protocols measure image hallucination by testing if images from existing text-to-image models can correctly respond to these questions. The I-HallA v1.0 dataset comprises 1.2K diverse image-text pairs across nine categories with 1,000 rigorously curated questions covering various compositional challenges. We evaluate five text-to-image models using I-HallA and reveal that these state-of-the-art models often fail to accurately convey factual information. Moreover, we validate the reliability of our metric by demonstrating a strong Spearman correlation (rho=0.95) with human judgments. We believe our benchmark dataset and metric can serve as a foundation for developing factually accurate text-to-image generation models.
Abstract（参考訳）: TTI(text-to-image)生成モデルの成功にもかかわらず、既存の研究では、これらのモデルが事実情報を正確に伝達するかどうかという問題を見逃している。本稿では,生成モデルが生成した画像が事実を忠実に表現できない画像幻覚の問題に焦点をあてる。そこで我々は,視覚的質問応答(VQA)を用いて生成した画像の事実を計測する新しい自動評価指標であるI-HallA(Image Hallucination Evaluation with Question Answering)を紹介する。また、この目的でキュレートされたベンチマークデータセットであるI-HallA v1.0についても紹介する。このプロセスの一環として,複数のGPT-4 Omniエージェントを用いて高品質な質問応答対を生成するパイプラインを開発した。評価プロトコルは,既存のテキスト・ツー・イメージモデルから得られた画像がこれらの疑問に正しく答えられるかどうかをテストすることで,画像の幻覚を測定する。 I-HallA v1.0データセットは、9つのカテゴリにまたがる1.2Kの多様な画像テキストペアで構成され、1,000の厳密なキュレートされた質問が様々な構成上の課題をカバーしている。我々はI-HallAを用いて5つのテキスト・ツー・イメージモデルを評価し、これらの最先端モデルが事実情報を正確に伝達できない場合が多いことを明らかにした。さらに,人間の判断と強いスピアマン相関(rho=0.95)を示すことによって,指標の信頼性を検証する。われわれのベンチマークデータセットとメトリクスは、事実的精度の高いテキスト・画像生成モデルを開発する基盤となると信じている。

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