論文の概要: TextAtlas5M: A Large-scale Dataset for Dense Text Image Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07870v1
- Date: Tue, 11 Feb 2025 18:59:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-13 13:48:19.513800
- Title: TextAtlas5M: A Large-scale Dataset for Dense Text Image Generation
- Title（参考訳）: TextAtlas5M:高密度テキスト画像生成のための大規模データセット
- Authors: Alex Jinpeng Wang, Dongxing Mao, Jiawei Zhang, Weiming Han, Zhuobai Dong, Linjie Li, Yiqi Lin, Zhengyuan Yang, Libo Qin, Fuwei Zhang, Lijuan Wang, Min Li,
- Abstract要約: テキスト条件付き画像生成における長文レンダリングの評価を目的とした,新しいデータセットであるTextAtlas5Mを紹介する。
私たちのデータセットは、500万の長文生成と、さまざまなデータタイプにわたる画像の収集で構成されています。
さらに、3つのデータドメインにまたがる3000の人間改良テストセットTextAtlasEvalをキュレートし、テキスト条件生成のための最も広範なベンチマークの1つを確立します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.45160043297193
- License:
- Abstract: Text-conditioned image generation has gained significant attention in recent years and are processing increasingly longer and comprehensive text prompt. In everyday life, dense and intricate text appears in contexts like advertisements, infographics, and signage, where the integration of both text and visuals is essential for conveying complex information. However, despite these advances, the generation of images containing long-form text remains a persistent challenge, largely due to the limitations of existing datasets, which often focus on shorter and simpler text. To address this gap, we introduce TextAtlas5M, a novel dataset specifically designed to evaluate long-text rendering in text-conditioned image generation. Our dataset consists of 5 million long-text generated and collected images across diverse data types, enabling comprehensive evaluation of large-scale generative models on long-text image generation. We further curate 3000 human-improved test set TextAtlasEval across 3 data domains, establishing one of the most extensive benchmarks for text-conditioned generation. Evaluations suggest that the TextAtlasEval benchmarks present significant challenges even for the most advanced proprietary models (e.g. GPT4o with DallE-3), while their open-source counterparts show an even larger performance gap. These evidences position TextAtlas5M as a valuable dataset for training and evaluating future-generation text-conditioned image generation models.
- Abstract（参考訳）: 近年,テキストコンディショニングによる画像生成が注目され,より長く包括的なテキストプロンプトが処理されている。
日常生活において、複雑で複雑なテキストは、複雑な情報を伝えるためにテキストと視覚の統合が不可欠である広告、インフォグラフィック、看板などの文脈に現れる。
しかし、これらの進歩にもかかわらず、長文を含む画像の生成は、多くの場合、より短くより単純なテキストにフォーカスする既存のデータセットの制限のために、引き続き永続的な課題である。
このギャップに対処するために,テキストコンディショニング画像生成における長文レンダリングの評価に特化して設計された新しいデータセットであるTextAtlas5Mを導入する。
我々のデータセットは500万の長文生成および収集された画像からなり、長文画像生成における大規模生成モデルの包括的評価を可能にした。
さらに、3つのデータドメインにまたがる3000の人間改良テストセットTextAtlasEvalをキュレートし、テキスト条件生成のための最も広範なベンチマークの1つを確立します。
TextAtlasEvalベンチマークは、最も先進的なプロプライエタリモデル(例:GPT4o with DallE-3)においても大きな課題を呈している。
これらの証拠は、TextAtlas5Mを将来のテキスト条件画像生成モデルのトレーニングと評価のための貴重なデータセットとして位置づけている。
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