論文の概要: PPJudge: Towards Human-Aligned Assessment of Artistic Painting Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09242v1
• Date: Sat, 12 Jul 2025 10:30:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 18:48:22.77346
• Title: PPJudge: Towards Human-Aligned Assessment of Artistic Painting Process
• Title（参考訳）: PPJudge:芸術的絵画プロセスの人間性評価に向けて
• Authors: Shiqi Jiang, Xinpeng Li, Xi Mao, Changbo Wang, Chenhui Li,
• Abstract要約: 本研究では,絵画プロセスの人為的アセスメントのための新しい枠組みを提案する。 具体的には、実画像と合成画像からなる最初の大規模データセットであるペイントプロセスアセスメントデータセット(PPAD)を紹介する。 また、時間的に認識された位置符号化を付加したトランスフォーマーベースモデルPPJudgeを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.405025452748585
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artistic image assessment has become a prominent research area in computer vision. In recent years, the field has witnessed a proliferation of datasets and methods designed to evaluate the aesthetic quality of paintings. However, most existing approaches focus solely on static final images, overlooking the dynamic and multi-stage nature of the artistic painting process. To address this gap, we propose a novel framework for human-aligned assessment of painting processes. Specifically, we introduce the Painting Process Assessment Dataset (PPAD), the first large-scale dataset comprising real and synthetic painting process images, annotated by domain experts across eight detailed attributes. Furthermore, we present PPJudge (Painting Process Judge), a Transformer-based model enhanced with temporally-aware positional encoding and a heterogeneous mixture-of-experts architecture, enabling effective assessment of the painting process. Experimental results demonstrate that our method outperforms existing baselines in accuracy, robustness, and alignment with human judgment, offering new insights into computational creativity and art education.
• Abstract（参考訳）: 芸術的イメージアセスメントはコンピュータビジョンにおいて顕著な研究領域となっている。 近年では、絵画の美的品質を評価するためのデータセットや手法が急増している。 しかし、既存のほとんどのアプローチは静的な最終像にのみ焦点をあてており、芸術的絵画プロセスの動的かつ多段階的な性質を見越している。 このギャップに対処するために,絵画プロセスの人為的アライメント評価のための新しい枠組みを提案する。 具体的には,8つの詳細な属性のドメインエキスパートが注釈を付した,実画像と合成画像からなる最初の大規模データセットであるPainting Process Assessment Dataset (PPAD)を紹介する。 さらに、PJudge(Painting Process Judge)は、時間的に認識された位置エンコーディングを拡張したトランスフォーマーベースのモデルであり、不均質な混在型アーキテクチャであり、塗装工程の効果的評価を可能にする。 実験結果から,本手法は,人間の判断と精度,頑健性,整合性において,既存のベースラインよりも優れており,計算創造性や美術教育に関する新たな知見が得られた。

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