論文の概要: Evaluating the Generation of Spatial Relations in Text and Image Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07664v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 09:30:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:21:17.517881
• Title: Evaluating the Generation of Spatial Relations in Text and Image Generative Models
• Title（参考訳）: テキストと画像生成モデルにおける空間関係の生成評価
• Authors: Shang Hong Sim, Clarence Lee, Alvin Tan, Cheston Tan,
• Abstract要約: 空間関係は自然に空間的に理解される。 我々は、LLM出力を画像に変換するアプローチを開発し、T2IモデルとLLMの両方を評価する。 驚くべきことに、T2Iモデルは印象的な画像生成能力にもかかわらず、サブパー性能しか達成できないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.281091463408283
• License:
• Abstract: Understanding spatial relations is a crucial cognitive ability for both humans and AI. While current research has predominantly focused on the benchmarking of text-to-image (T2I) models, we propose a more comprehensive evaluation that includes \textit{both} T2I and Large Language Models (LLMs). As spatial relations are naturally understood in a visuo-spatial manner, we develop an approach to convert LLM outputs into an image, thereby allowing us to evaluate both T2I models and LLMs \textit{visually}. We examined the spatial relation understanding of 8 prominent generative models (3 T2I models and 5 LLMs) on a set of 10 common prepositions, as well as assess the feasibility of automatic evaluation methods. Surprisingly, we found that T2I models only achieve subpar performance despite their impressive general image-generation abilities. Even more surprisingly, our results show that LLMs are significantly more accurate than T2I models in generating spatial relations, despite being primarily trained on textual data. We examined reasons for model failures and highlight gaps that can be filled to enable more spatially faithful generations.
• Abstract（参考訳）: 空間関係を理解することは、人間とAIの両方にとって重要な認知能力である。 現在,テキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルのベンチマークに重点を置いているが,より包括的な評価手法として,textit{both} T2IとLarge Language Models (LLMs)を提案する。 空間関係は空間空間的に自然に理解されるので,LLMの出力を画像に変換するアプローチを開発し,T2IモデルとLLMs \textit{visually}の両方を評価する。 提案手法の有効性について検討し, 提案手法の有効性を評価するとともに, 8つの顕著な生成モデル(3T2Iモデルと5LLM)の空間的関係の理解について, 10個の共通前置詞を用いて検討した。 驚くべきことに、T2Iモデルは印象的な画像生成能力にもかかわらず、サブパー性能しか達成できないことがわかった。 さらに驚くべきことに、本研究の結果は、主にテキストデータに基づいてトレーニングされているにもかかわらず、空間関係の生成において、LLMがT2Iモデルよりもはるかに正確であることを示している。 モデル故障の原因と,より空間的に忠実な世代に充足できるギャップの強調について検討した。

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