論文の概要: D-Judge: How Far Are We? Assessing the Discrepancies Between AI-synthesized and Natural Images through Multimodal Guidance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17632v4
- Date: Mon, 11 Aug 2025 09:35:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-12 16:55:51.552333
- Title: D-Judge: How Far Are We? Assessing the Discrepancies Between AI-synthesized 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を評価する
- Authors: Renyang Liu, Ziyu Lyu, Wei Zhou, See-Kiong Ng,
- Abstract要約: 5000の自然画像と440,000以上のAIGIサンプルからなる大規模マルチモーダルデータセットD-ANIを構築した。
次に、AI生成画像(AIGI)が真に現実的なイメージからどこまで遠いのかという、重要な問題に対処するために、AI-Natural Image Discrepancy評価ベンチマーク(D-Judge)を導入します。
- 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 the rapidly evolving field of Artificial Intelligence Generated Content (AIGC), a central challenge is distinguishing AI-synthesized images from natural ones. Despite the impressive capabilities of advanced generative models in producing visually compelling images, significant discrepancies remain when compared to natural images. To systematically investigate and quantify these differences, we construct a large-scale multimodal dataset, D-ANI, comprising 5,000 natural images and over 440,000 AIGI samples generated by nine representative models using both unimodal and multimodal prompts, including Text-to-Image (T2I), Image-to-Image (I2I), and Text-and-Image-to-Image (TI2I). We then introduce an AI-Natural Image Discrepancy assessment benchmark (D-Judge) to address the critical question: how far are AI-generated images (AIGIs) from truly realistic images? Our fine-grained evaluation framework assesses the D-ANI dataset across five dimensions: naive visual quality, semantic alignment, aesthetic appeal, downstream task applicability, and coordinated human validation. Extensive experiments reveal substantial discrepancies across these dimensions, highlighting the importance of aligning quantitative metrics with human judgment to achieve a comprehensive understanding of AI-generated image quality. Code: https://github.com/ryliu68/DJudge ; Data: https://huggingface.co/datasets/Renyang/DANI.
- Abstract（参考訳）: 人工知能生成コンテンツ(AIGC)の急速に発展する分野では、AI合成画像と自然画像の区別が中心的な課題である。
視覚的に魅力的な画像を生成するための高度な生成モデルの印象的な能力にもかかわらず、自然画像と比較して大きな相違点が残っている。
これらの違いを体系的に調査し定量化するために,テキスト・ツー・イメージ(T2I),イメージ・ツー・イメージ(I2I),テキスト・アンド・イメージ・ツー・イメージ(TI2I)を含む,9つの非モーダル・マルチモーダル・プロンプトを用いて,5,000の自然画像と440,000以上のAIGIサンプルからなる大規模マルチモーダル・データセットD-ANIを構築した。
次に、AI生成画像(AIGI)が真に現実的なイメージからどこまで遠いのかという、重要な問題に対処するために、AI-Natural Image Discrepancy評価ベンチマーク(D-Judge)を導入します。
D-ANIデータセットを視覚的品質,セマンティックアライメント,美的魅力,下流タスク適用性,協調的検証の5次元にわたって評価する。
大規模な実験は、AI生成画像の品質を包括的に理解するために、定量的メトリクスと人間の判断を整合させることの重要性を強調し、これらの次元でかなりの相違が示される。
コード: https://github.com/ryliu68/DJudge ; データ: https://huggingface.co/datasets/Renyang/DANI
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