論文の概要: Visual question answering based evaluation metrics for text-to-image generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10183v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 13:32:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:38:11.177768
• Title: Visual question answering based evaluation metrics for text-to-image generation
• Title（参考訳）: テキスト・画像生成のための視覚的質問応答に基づく評価指標
• Authors: Mizuki Miyamoto, Ryugo Morita, Jinjia Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,各オブジェクトに対する入力テキストと生成画像のアライメントを評価するための新しい評価指標を提案する。 実験結果から,提案手法はより微細なテキスト画像のアライメントと画質を同時に評価できる優れた指標であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.105786967332924
• License:
• Abstract: Text-to-image generation and text-guided image manipulation have received considerable attention in the field of image generation tasks. However, the mainstream evaluation methods for these tasks have difficulty in evaluating whether all the information from the input text is accurately reflected in the generated images, and they mainly focus on evaluating the overall alignment between the input text and the generated images. This paper proposes new evaluation metrics that assess the alignment between input text and generated images for every individual object. Firstly, according to the input text, chatGPT is utilized to produce questions for the generated images. After that, we use Visual Question Answering(VQA) to measure the relevance of the generated images to the input text, which allows for a more detailed evaluation of the alignment compared to existing methods. In addition, we use Non-Reference Image Quality Assessment(NR-IQA) to evaluate not only the text-image alignment but also the quality of the generated images. Experimental results show that our proposed evaluation approach is the superior metric that can simultaneously assess finer text-image alignment and image quality while allowing for the adjustment of these ratios.
• Abstract（参考訳）: 画像生成の分野では,テキスト・ツー・イメージ生成とテキスト誘導画像操作が注目されている。 しかし、これらのタスクの主流評価手法は、入力テキストからの全ての情報が生成画像に正確に反映されているかどうかを評価するのが困難であり、主に入力テキストと生成された画像の全体的なアライメントを評価することに重点を置いている。 本稿では,各オブジェクトに対する入力テキストと生成画像のアライメントを評価するための新しい評価指標を提案する。 まず、入力テキストによれば、チャットGPTを使用して生成された画像に対する質問を生成する。 その後、VQA(Visual Question Answering)を用いて、生成した画像と入力テキストとの関係を計測し、既存の手法と比較してより詳細なアライメントの評価を可能にする。 さらに、非参照画像品質評価(NR-IQA)を用いて、テキスト画像のアライメントだけでなく、生成された画像の品質も評価する。 実験結果から,提案手法は高精細なテキスト画像のアライメントと画質を同時に評価できる上で,これらの比率を調整できる優れた指標であることが示唆された。

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