論文の概要: Image2Text2Image: A Novel Framework for Label-Free Evaluation of Image-to-Text Generation with Text-to-Image Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05706v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 17:07:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:55:41.181237
• Title: Image2Text2Image: A Novel Framework for Label-Free Evaluation of Image-to-Text Generation with Text-to-Image Diffusion Models
• Title（参考訳）: Image2Text2Image: テキスト-画像拡散モデルによる画像-テキスト生成のラベルなし評価のための新しいフレームワーク
• Authors: Jia-Hong Huang, Hongyi Zhu, Yixian Shen, Stevan Rudinac, Evangelos Kanoulas,
• Abstract要約: 本稿では,画像キャプションモデルを評価するための新しいフレームワークであるImage2Text2Imageを提案する。 高い類似度スコアは、このモデルが忠実なテキスト記述を生み出し、低いスコアは相違点を強調していることを示唆している。 本フレームワークは人手によるキャプション参照に依存しないので,画像キャプションモデルを評価する上で貴重なツールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.00576040281808
• License:
• Abstract: Evaluating the quality of automatically generated image descriptions is a complex task that requires metrics capturing various dimensions, such as grammaticality, coverage, accuracy, and truthfulness. Although human evaluation provides valuable insights, its cost and time-consuming nature pose limitations. Existing automated metrics like BLEU, ROUGE, METEOR, and CIDEr attempt to fill this gap, but they often exhibit weak correlations with human judgment. To address this challenge, we propose a novel evaluation framework called Image2Text2Image, which leverages diffusion models, such as Stable Diffusion or DALL-E, for text-to-image generation. In the Image2Text2Image framework, an input image is first processed by a selected image captioning model, chosen for evaluation, to generate a textual description. Using this generated description, a diffusion model then creates a new image. By comparing features extracted from the original and generated images, we measure their similarity using a designated similarity metric. A high similarity score suggests that the model has produced a faithful textual description, while a low score highlights discrepancies, revealing potential weaknesses in the model's performance. Notably, our framework does not rely on human-annotated reference captions, making it a valuable tool for assessing image captioning models. Extensive experiments and human evaluations validate the efficacy of our proposed Image2Text2Image evaluation framework. The code and dataset will be published to support further research in the community.
• Abstract（参考訳）: 自動生成画像記述の品質を評価することは、文法性、カバレッジ、正確性、真実性など、様々な次元を計測するメトリクスを必要とする複雑なタスクである。 人間の評価は貴重な洞察を提供するが、そのコストと時間のかかる性質には限界がある。 BLEU、ROUGE、METEOR、CIDErといった既存の自動メトリクスはこのギャップを埋めようとしているが、人間の判断と弱い相関を示すことが多い。 この課題に対処するために, 安定拡散やDALL-Eなどの拡散モデルを利用してテキスト・画像生成を行う, Image2Text2Imageという新しい評価フレームワークを提案する。 Image2Text2Imageフレームワークでは、まず、評価のために選択された画像キャプションモデルによって入力画像を処理し、テキスト記述を生成する。 この生成された記述を用いて、拡散モデルが新しい画像を生成する。 原画像と生成画像から抽出した特徴を比較することで,その類似度を指定された類似度指標を用いて測定する。 高い類似度スコアは、モデルが忠実なテキスト記述を生み出し、低いスコアは相違点を強調し、モデルの性能の潜在的な弱点を明らかにすることを示唆している。 特に,本フレームワークは人手による参照キャプションに依存しないため,画像キャプションモデルを評価する上で貴重なツールである。 提案した画像2Text2画像評価フレームワークの有効性を検証する。 コードとデータセットはコミュニティのさらなる研究を支援するために公開される。

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