論文の概要: Probing and Inducing Combinational Creativity in Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13120v2
• Date: Tue, 29 Apr 2025 14:51:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.578628
• Title: Probing and Inducing Combinational Creativity in Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルにおける組合せ創造性の提案と誘導
• Authors: Yongqian Peng, Yuxi Ma, Mengmeng Wang, Yuxuan Wang, Yizhou Wang, Chi Zhang, Yixin Zhu, Zilong Zheng,
• Abstract要約: VLM(Vision-Language Models)の最近の進歩は、それらのアウトプットが組合せの創造性を反映しているかという議論を引き起こしている。 本稿では,創造的プロセスを3つのレベルに分解するIEIフレームワークを提案する。 このフレームワークを検証するために、IEIフレームワークに従って注釈付けされた666人のアーティストによる視覚マッシュアップの高品質データセットであるCreativeMashupをキュレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.76981145923602
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ability to combine existing concepts into novel ideas stands as a fundamental hallmark of human intelligence. Recent advances in Vision-Language Models (VLMs) like GPT-4V and DALLE-3 have sparked debate about whether their outputs reflect combinational creativity--defined by M. A. Boden (1998) as synthesizing novel ideas through combining existing concepts--or sophisticated pattern matching of training data. Drawing inspiration from cognitive science, we investigate the combinational creativity of VLMs from the lens of concept blending. We propose the Identification-Explanation-Implication (IEI) framework, which decomposes creative processes into three levels: identifying input spaces, extracting shared attributes, and deriving novel semantic implications. To validate this framework, we curate CreativeMashup, a high-quality dataset of 666 artist-generated visual mashups annotated according to the IEI framework. Through extensive experiments, we demonstrate that in comprehension tasks, best VLMs have surpassed average human performance while falling short of expert-level understanding; in generation tasks, incorporating our IEI framework into the generation pipeline significantly enhances the creative quality of VLMs' outputs. Our findings establish both a theoretical foundation for evaluating artificial creativity and practical guidelines for improving creative generation in VLMs.
• Abstract（参考訳）: 既存の概念を新しいアイデアに組み合わせる能力は、人間の知性の基本的指標である。 GPT-4V や DALLE-3 のような視覚言語モデル (VLM) の最近の進歩は、M. A. Boden (1998) によって定義された、既存の概念と訓練データの高度なパターンマッチングを組み合わせることで、新しいアイデアを合成するものとして、それらの成果が組み合わせ創造性を反映しているかという議論を引き起こしている。 認知科学からインスピレーションを得て,概念ブレンディングのレンズからVLMの組合せ創造性を考察した。 本稿では,創造的プロセスを3つのレベルに分解し,入力空間の同定,共有属性の抽出,新しい意味的含意の導出という,識別-説明-含意(IEI)フレームワークを提案する。 このフレームワークを検証するために、IEIフレームワークに従って注釈付けされた666人のアーティストによる視覚マッシュアップの高品質データセットであるCreativeMashupをキュレートする。 広範にわたる実験により、最高のVLMは、専門家レベルの理解を欠いたまま、平均的な人的パフォーマンスを上回り、生成タスクでは、IEIフレームワークを生成パイプラインに組み込むことで、VLMのアウトプットの創造的品質を大幅に向上させることを示した。 本研究は,人工的な創造性を評価するための理論的基盤と,VLMの創造性向上のための実践的ガイドラインを確立した。

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