論文の概要: D-Judge: How Far Are We? Evaluating the Discrepancies Between AI-synthesized Images and Natural Images through Multimodal Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17632v2
• Date: Sun, 30 Mar 2025 03:52:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 15:20:31.410153
• Title: D-Judge: How Far Are We? Evaluating the Discrepancies Between AI-synthesized Images and Natural Images through Multimodal Guidance
• Title（参考訳）: D-Judge: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 accessing benchmark(textitD-Judge)を導入する。 我々は、テキスト・トゥ・イメージ(T2I)、画像・トゥ・イメージ(I2I)、テキスト・アンド・イメージ(TI2I)プロンプトを用いて、5000の自然画像と4万以上のAIGIを9つのモデルで生成したデータセットであるtextitD-ANIを構築した。 本フレームワークは, 画像品質, セマンティックアライメント, 美的魅力, 下流適用性, 人間の検証の5次元にわたる相違性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.760989919485894
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In Artificial Intelligence Generated Content (AIGC), distinguishing AI-synthesized images from natural ones remains a key challenge. Despite advancements in generative models, significant discrepancies persist. To systematically investigate and quantify these discrepancies, we introduce an AI-Natural Image Discrepancy accessing benchmark (\textit{D-Judge}) aimed at addressing the critical question: \textit{how far are AI-generated images (AIGIs) from truly realistic images?} We construct \textit{D-ANI}, a dataset with 5,000 natural images and over 440,000 AIGIs generated by nine models using Text-to-Image (T2I), Image-to-Image (I2I), and Text and Image-to-Image (TI2I) prompts. Our framework evaluates the discrepancy across five dimensions: naive image quality, semantic alignment, aesthetic appeal, downstream applicability, and human validation. Results reveal notable gaps, emphasizing the importance of aligning metrics with human judgment. Source code and datasets are available at https://shorturl.at/l83W2.
• Abstract（参考訳）: AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)では、AI合成画像と自然画像とを区別することが重要な課題である。 生成モデルの進歩にもかかわらず、大きな相違は持続する。 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ことを目的としたAI-Natural Image Discrepancy accessing benchmark (\textit{D-Judge})を導入する。 We construct \textit{D-ANI}, a dataset with 5,000 natural image and 440,000 AIGIs generated by 9 models using Text-to-Image (T2I), Image-to- Image (I2I), and Text and Image-to- Image (TI2I) prompts。 本フレームワークは, 画像品質, セマンティックアライメント, 美的魅力, 下流適用性, 人間の検証の5次元にわたる相違性を評価する。 結果は、指標と人間の判断を一致させることの重要性を強調し、顕著なギャップを明らかにした。 ソースコードとデータセットはhttps://shorturl.at/l83W2.comで入手できる。

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