論文の概要: Can Text-to-Image Generative Models Accurately Depict Age? A Comparative Study on Synthetic Portrait Generation and Age Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03420v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 18:08:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:27:22.949583
• Title: Can Text-to-Image Generative Models Accurately Depict Age? A Comparative Study on Synthetic Portrait Generation and Age Estimation
• Title（参考訳）: テキスト・画像生成モデルでは正確な年齢決定が可能か? : 合成画像の生成と年齢推定の比較研究
• Authors: Alexey A. Novikov, Miroslav Vranka, François David, Artem Voronin,
• Abstract要約: テキストから画像への生成モデルは、多種多様でフォトリアリスティックなアウトプットの生成において顕著な進歩を見せている。 本報告では,様々な属性を正確に表現した合成肖像画の作成において,それらの効果を包括的に分析する。 評価では、幅広い212の国籍、10歳から78歳までの30の異なる年齢、男女のバランスの取れた表現を含む詳細なプロファイルを規定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.33998740964877455
• License:
• Abstract: Text-to-image generative models have shown remarkable progress in producing diverse and photorealistic outputs. In this paper, we present a comprehensive analysis of their effectiveness in creating synthetic portraits that accurately represent various demographic attributes, with a special focus on age, nationality, and gender. Our evaluation employs prompts specifying detailed profiles (e.g., Photorealistic selfie photo of a 32-year-old Canadian male), covering a broad spectrum of 212 nationalities, 30 distinct ages from 10 to 78, and balanced gender representation. We compare the generated images against ground truth age estimates from two established age estimation models to assess how faithfully age is depicted. Our findings reveal that although text-to-image models can consistently generate faces reflecting different identities, the accuracy with which they capture specific ages and do so across diverse demographic backgrounds remains highly variable. These results suggest that current synthetic data may be insufficiently reliable for high-stakes age-related tasks requiring robust precision, unless practitioners are prepared to invest in significant filtering and curation. Nevertheless, they may still be useful in less sensitive or exploratory applications, where absolute age precision is not critical.
• Abstract（参考訳）: テキストから画像への生成モデルは、多種多様でフォトリアリスティックなアウトプットの生成において顕著な進歩を見せている。 本稿では, 年齢, 国籍, 性別に焦点をあてた, 多様な人口特性を正確に表現した合成肖像画の作成において, その効果を包括的に分析する。 評価では,32歳のカナダ人男性の写真や212の国籍,10歳から78歳までの30の異なる年齢,男女のバランスの取れた表現など,詳細なプロフィールの特定を促す。 生成した画像と、2つの確立された年齢推定モデルから得られた真理年齢推定値を比較し、どのように忠実に年齢が描かれるかを評価する。 以上の結果から,テキスト・ツー・イメージ・モデルでは,異なるアイデンティティを反映した顔が連続的に生成できることがわかった。 以上の結果から,既存の合成データは,有意なフィルタリングやキュレーションに投資する準備が整わない限り,高精度な精度を必要とする高年齢タスクには不十分である可能性が示唆された。 それでも、絶対年齢の精度が重要でない、感度の低い、または探索的な用途では有用である。

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