論文の概要: MMMG: A Massive, Multidisciplinary, Multi-Tier Generation Benchmark for Text-to-Image Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10963v1
- Date: Thu, 12 Jun 2025 17:58:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.897263
- Title: MMMG: A Massive, Multidisciplinary, Multi-Tier Generation Benchmark for Text-to-Image Reasoning
- Title（参考訳）: MMMG:テキスト・ツー・イメージ推論のための大規模・多分野・マルチティア生成ベンチマーク
- Authors: Yuxuan Luo, Yuhui Yuan, Junwen Chen, Haonan Cai, Ziyi Yue, Yuwei Yang, Fatima Zohra Daha, Ji Li, Zhouhui Lian,
- Abstract要約: 我々は、MMMG(Massive Multi-Discipline Multi-Tier Knowledge- Image Generation Benchmark)とともに、知識画像生成を新しいタスクとして導入する。
MMMGは10の分野、6の教育レベル、チャート、図、マインドマップといった多様な知識形式にまたがる4,456のエキスパート公認(知識)イメージプロンプトペアを提供している。
そこで本稿では,KG間のグラフ編集距離と視覚的明瞭度とを組み合わせ,実感的忠実度を評価するためのMMMGスコアを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.382087716921003
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In this paper, we introduce knowledge image generation as a new task, alongside the Massive Multi-Discipline Multi-Tier Knowledge-Image Generation Benchmark (MMMG) to probe the reasoning capability of image generation models. Knowledge images have been central to human civilization and to the mechanisms of human learning--a fact underscored by dual-coding theory and the picture-superiority effect. Generating such images is challenging, demanding multimodal reasoning that fuses world knowledge with pixel-level grounding into clear explanatory visuals. To enable comprehensive evaluation, MMMG offers 4,456 expert-validated (knowledge) image-prompt pairs spanning 10 disciplines, 6 educational levels, and diverse knowledge formats such as charts, diagrams, and mind maps. To eliminate confounding complexity during evaluation, we adopt a unified Knowledge Graph (KG) representation. Each KG explicitly delineates a target image's core entities and their dependencies. We further introduce MMMG-Score to evaluate generated knowledge images. This metric combines factual fidelity, measured by graph-edit distance between KGs, with visual clarity assessment. Comprehensive evaluations of 16 state-of-the-art text-to-image generation models expose serious reasoning deficits--low entity fidelity, weak relations, and clutter--with GPT-4o achieving an MMMG-Score of only 50.20, underscoring the benchmark's difficulty. To spur further progress, we release FLUX-Reason (MMMG-Score of 34.45), an effective and open baseline that combines a reasoning LLM with diffusion models and is trained on 16,000 curated knowledge image-prompt pairs.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,MMMG(Massive Multi-Discipline Multi-Tier Knowledge- Image Generation Benchmark)とともに,知識画像生成を新たなタスクとして導入し,画像生成モデルの推論能力について検討する。
知識イメージは、人間の文明と人間の学習のメカニズムの中心であり、二重符号化理論と絵の優越効果によって説明される事実である。
このような画像の生成は困難であり、世界知識とピクセルレベルの接地を明確な説明的視覚に融合させるマルチモーダル推論を必要としている。
総合的な評価を可能にするため、MMMGは10の分野、6の教育レベル、チャート、図、マインドマップといった多様な知識形式にまたがる4,456のエキスパート公認(知識)イメージプロンプトペアを提供している。
評価中に生じる複雑さを解消するために、統一知識グラフ(KG)表現を採用する。
各KGは、ターゲット画像のコアエンティティとその依存関係を明示的に記述する。
さらに,生成した知識画像を評価するためにMMMG-Scoreを導入する。
この計量は、KG間のグラフ編集距離によって測定される事実の忠実度と、視覚的明瞭度評価を組み合わせたものである。
GPT-4oはMMMGスコアをわずか50.20で達成し、ベンチマークの難しさを浮き彫りにした。
FLUX-Reason (MMMG-Score of 34.45) は,LLMを拡散モデルと組み合わせた効果的でオープンなベースラインであり,16,000のキュレートされた知識画像とプロンプトのペアで訓練される。
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