論文の概要: An Empirical Study of GPT-4o Image Generation Capabilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05979v2
• Date: Thu, 10 Apr 2025 18:02:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 10:55:34.270137
• Title: An Empirical Study of GPT-4o Image Generation Capabilities
• Title（参考訳）: GPT-4o画像生成能力に関する実証的研究
• Authors: Sixiang Chen, Jinbin Bai, Zhuoran Zhao, Tian Ye, Qingyu Shi, Donghao Zhou, Wenhao Chai, Xin Lin, Jianzong Wu, Chao Tang, Shilin Xu, Tao Zhang, Haobo Yuan, Yikang Zhou, Wei Chow, Linfeng Li, Xiangtai Li, Lei Zhu, Lu Qi,
• Abstract要約: 我々は、GPT-4oの画像生成能力について実証的研究を行い、主要なオープンソースおよび商用モデルと比較した。 本分析では, GPT-4oの強度と限界を様々な条件下で強調し, GPT-4oを生成モデリングのより広範な進化に導いてくれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.86026243294732
• License:
• Abstract: The landscape of image generation has rapidly evolved, from early GAN-based approaches to diffusion models and, most recently, to unified generative architectures that seek to bridge understanding and generation tasks. Recent advances, especially the GPT-4o, have demonstrated the feasibility of high-fidelity multimodal generation, their architectural design remains mysterious and unpublished. This prompts the question of whether image and text generation have already been successfully integrated into a unified framework for those methods. In this work, we conduct an empirical study of GPT-4o's image generation capabilities, benchmarking it against leading open-source and commercial models. Our evaluation covers four main categories, including text-to-image, image-to-image, image-to-3D, and image-to-X generation, with more than 20 tasks. Our analysis highlights the strengths and limitations of GPT-4o under various settings, and situates it within the broader evolution of generative modeling. Through this investigation, we identify promising directions for future unified generative models, emphasizing the role of architectural design and data scaling. For a high-definition version of the PDF, please refer to the link on GitHub: \href{https://github.com/Ephemeral182/Empirical-Study-of-GPT-4o-Image-Gen}{https://github.com/Ephemeral182/Empirical-Study-of-GPT-4o-Image-Gen}.
• Abstract（参考訳）: 画像生成の展望は、初期のGANベースの拡散モデルへのアプローチから、理解と生成タスクをブリッジしようとする統合生成アーキテクチャに至るまで、急速に進化してきた。 近年の進歩、特にGPT-4oは、高忠実度マルチモーダル世代の実現可能性を示している。 これにより、画像生成とテキスト生成が、これらの手法の統一フレームワークにすでにうまく統合されているかどうかという疑問が提起される。 本研究では,GPT-4oの画像生成能力について実証的研究を行い,主要なオープンソースおよび商用モデルと比較した。 評価では,テキスト・ツー・イメージ,画像・ツー・イメージ,画像・ツー・X生成の4つのカテゴリを20以上のタスクでカバーした。 本分析では, GPT-4oの強度と限界を様々な条件下で強調し, GPT-4oを生成モデリングのより広範な進化に導いてくれる。 本研究は,アーキテクチャ設計とデータスケーリングの役割を強調し,将来的な統合生成モデルの実現に向けての有望な方向性を明らかにするものである。 PDFの高精細版については、GitHubのリンクを参照してほしい。 \href{https://github.com/Ephemeral182/Empirical-Study-of-GPT-4o-Image-Gen}{https://github.com/Ephemeral182/Empirical-Study-of-GPT-4o-Image-Gen}。

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