論文の概要: PixLens: A Novel Framework for Disentangled Evaluation in Diffusion-Based Image Editing with Object Detection + SAM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05710v1
- Date: Tue, 8 Oct 2024 06:05:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-01 13:19:50.238795
- Title: PixLens: A Novel Framework for Disentangled Evaluation in Diffusion-Based Image Editing with Object Detection + SAM
- Title（参考訳）: PixLens: オブジェクト検出+SAMによる拡散ベースの画像編集におけるアンタングル評価のための新しいフレームワーク
- Authors: Stefan Stefanache, Lluís Pastor Pérez, Julen Costa Watanabe, Ernesto Sanchez Tejedor, Thomas Hofmann, Enis Simsar,
- Abstract要約: 拡散に基づく画像編集モデルを評価することは、生成AIの分野において重要な課題である。
我々のベンチマークであるPixLensは、編集品質と遅延表現の絡み合いを総合的に評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.89238060470998
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Evaluating diffusion-based image-editing models is a crucial task in the field of Generative AI. Specifically, it is imperative to assess their capacity to execute diverse editing tasks while preserving the image content and realism. While recent developments in generative models have opened up previously unheard-of possibilities for image editing, conducting a thorough evaluation of these models remains a challenging and open task. The absence of a standardized evaluation benchmark, primarily due to the inherent need for a post-edit reference image for evaluation, further complicates this issue. Currently, evaluations often rely on established models such as CLIP or require human intervention for a comprehensive understanding of the performance of these image editing models. Our benchmark, PixLens, provides a comprehensive evaluation of both edit quality and latent representation disentanglement, contributing to the advancement and refinement of existing methodologies in the field.
- Abstract（参考訳）: 拡散に基づく画像編集モデルの評価は、生成AI分野における重要な課題である。
具体的には、画像の内容とリアリズムを保ちながら、多様な編集タスクを実行する能力を評価することが不可欠である。
近年の生成モデル開発は画像編集の可能性を秘めているが、これらのモデルの徹底的な評価は依然として困難かつオープンな課題である。
標準化された評価ベンチマークが欠如していることは、主に、評価のために編集後参照画像を必要とするため、この問題をさらに複雑にしている。
現在、評価はCLIPのような確立したモデルに依存している場合や、これらの画像編集モデルの性能の包括的な理解のために人間の介入を必要とする場合が多い。
我々のベンチマークであるPixLensは、編集品質と潜在表現の歪みを総合的に評価し、この分野における既存の方法論の進歩と洗練に寄与する。
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