論文の概要: ANID: How Far Are We? Evaluating the Discrepancies Between AI-synthesized Images and Natural Images through Multimodal Guidance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17632v1
- Date: Mon, 23 Dec 2024 15:08:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:52:51.770190
- Title: ANID: How Far Are We? Evaluating the Discrepancies Between AI-synthesized Images and Natural Images through Multimodal Guidance
- Title（参考訳）: ANID:我々はどこまで遠いのか?マルチモーダル誘導によるAI合成画像と自然画像の相違評価
- Authors: Renyang Liu, Ziyu Lyu, Wei Zhou, See-Kiong Ng,
- Abstract要約: AI-Natural Image Discrepancy Evaluationベンチマークを導入し、重要な問題に対処する。
大規模マルチモーダルデータセットであるDNAI(Distinguishing Natural and AI- generated Images)データセットを構築した。
粒度評価フレームワークは,5つの重要な領域にわたるDNAIデータセットを包括的に評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.760989919485894
- License:
- Abstract: In the rapidly evolving field of Artificial Intelligence Generated Content (AIGC), one of the key challenges is distinguishing AI-synthesized images from natural images. Despite the remarkable capabilities of advanced AI generative models in producing visually compelling images, significant discrepancies remain when these images are compared to natural ones. To systematically investigate and quantify these discrepancies, we introduce an AI-Natural Image Discrepancy Evaluation benchmark aimed at addressing the critical question: \textit{how far are AI-generated images (AIGIs) from truly realistic images?} We have constructed a large-scale multimodal dataset, the Distinguishing Natural and AI-generated Images (DNAI) dataset, which includes over 440,000 AIGI samples generated by 8 representative models using both unimodal and multimodal prompts, such as Text-to-Image (T2I), Image-to-Image (I2I), and Text \textit{vs.} Image-to-Image (TI2I). Our fine-grained assessment framework provides a comprehensive evaluation of the DNAI dataset across five key dimensions: naive visual feature quality, semantic alignment in multimodal generation, aesthetic appeal, downstream task applicability, and coordinated human validation. Extensive evaluation results highlight significant discrepancies across these dimensions, underscoring the necessity of aligning quantitative metrics with human judgment to achieve a holistic understanding of AI-generated image quality. Code is available at \href{https://github.com/ryliu68/ANID}{https://github.com/ryliu68/ANID}.
- Abstract（参考訳）: 人工知能生成コンテンツ(AIGC)の急速に発展している分野では、AI合成画像と自然画像の区別が重要な課題である。
視覚的に魅力的な画像を生成するための高度なAI生成モデルの顕著な能力にもかかわらず、これらの画像が自然なものと比較された場合、大きな相違は残る。
これらの不一致を体系的に調査し、定量化するために、批判的な問題に対処するAI-Natural Image Discrepancy Evaluationベンチマークを導入する。
このデータセットには、Text-to-Image (T2I)、 Image-to-Image (I2I)、Text \textit{vsといった8つの代表モデルから生成される440,000以上のAIGIサンプルが含まれている。
Image-to-Image (TI2I)を参照。
本フレームワークは, 視覚的特徴品質, マルチモーダル生成における意味的アライメント, 美的魅力, 下流タスク適用性, 調整された人間の検証の5つの重要な領域にわたるDNAIデータセットの包括的評価を行う。
広範囲な評価結果は、AI生成画像の品質の全体的理解を達成するために、定量的メトリクスを人間の判断と整合させることの必要性を強調して、これらの次元間での大きな相違点を浮き彫りにしている。
コードは \href{https://github.com/ryliu68/ANID}{https://github.com/ryliu68/ANID} で公開されている。
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