論文の概要: Easier Painting Than Thinking: Can Text-to-Image Models Set the Stage, but Not Direct the Play?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03516v1
• Date: Wed, 03 Sep 2025 17:58:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 21:40:46.621381
• Title: Easier Painting Than Thinking: Can Text-to-Image Models Set the Stage, but Not Direct the Play?
• Title（参考訳）: テキスト・トゥ・イメージ・モデルで舞台に立つことはできるのか?
• Authors: Ouxiang Li, Yuan Wang, Xinting Hu, Huijuan Huang, Rui Chen, Jiarong Ou, Xin Tao, Pengfei Wan, Fuli Feng,
• Abstract要約: T2I-CoReBenchは、T2Iモデルの合成能力と推論能力の両方を評価する包括的で複雑なベンチマークである。 実世界のシナリオに固有の複雑さによって引き起こされる複雑さを増大させるために、コンポジション密度の高い各プロンプトをキュレートする。 統計学では、我々のベンチマークは1080の挑戦的なプロンプトと約1,500のチェックリスト質問で構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.34634464600429
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-image (T2I) generation aims to synthesize images from textual prompts, which jointly specify what must be shown and imply what can be inferred, thereby corresponding to two core capabilities: composition and reasoning. However, with the emerging advances of T2I models in reasoning beyond composition, existing benchmarks reveal clear limitations in providing comprehensive evaluations across and within these capabilities. Meanwhile, these advances also enable models to handle more complex prompts, whereas current benchmarks remain limited to low scene density and simplified one-to-one reasoning. To address these limitations, we propose T2I-CoReBench, a comprehensive and complex benchmark that evaluates both composition and reasoning capabilities of T2I models. To ensure comprehensiveness, we structure composition around scene graph elements (instance, attribute, and relation) and reasoning around the philosophical framework of inference (deductive, inductive, and abductive), formulating a 12-dimensional evaluation taxonomy. To increase complexity, driven by the inherent complexities of real-world scenarios, we curate each prompt with high compositional density for composition and multi-step inference for reasoning. We also pair each prompt with a checklist that specifies individual yes/no questions to assess each intended element independently to facilitate fine-grained and reliable evaluation. In statistics, our benchmark comprises 1,080 challenging prompts and around 13,500 checklist questions. Experiments across 27 current T2I models reveal that their composition capability still remains limited in complex high-density scenarios, while the reasoning capability lags even further behind as a critical bottleneck, with all models struggling to infer implicit elements from prompts. Our project page: https://t2i-corebench.github.io/.
• Abstract（参考訳）: Text-to-image (T2I) 生成はテキストプロンプトから画像を合成することを目的としている。 しかしながら、T2Iモデルの合成以上の推論の進歩により、既存のベンチマークは、これらの機能間の包括的な評価を提供する際の明確な制限を明らかにしている。 一方、これらの進歩によりモデルがより複雑なプロンプトを処理できるようになる一方、現在のベンチマークはシーン密度の低いものに限られており、1対1の推論が単純化されている。 これらの制約に対処するために、T2Iモデルの構成と推論能力の両方を評価する包括的かつ複雑なベンチマークであるT2I-CoReBenchを提案する。 包括性を確保するために、シーングラフ要素(インスタンス、属性、関係)を中心に構成し、12次元評価分類を定式化した推論(帰納的、帰納的、帰納的)の哲学的枠組みについて推論する。 実世界のシナリオに固有の複雑さによって引き起こされる複雑さを増大させるため、各プロンプトを高い組成密度でキュレートし、推論のために多段階の推論を行う。 また、各プロンプトを個別のイエス/ノー質問を指定するチェックリストと組み合わせて、個々の意図した要素を個別に評価し、きめ細かい、信頼性の高い評価を容易にする。 統計学では、我々のベンチマークは1080の挑戦的なプロンプトと約1,500のチェックリスト質問で構成されている。 27の現行のT2Iモデルに対する実験では、複雑な高密度シナリオにおいて、構成能力は依然として制限されているが、推論能力は重要なボトルネックとしてさらに遅れており、すべてのモデルがプロンプトから暗黙的な要素を推論するのに苦労している。 プロジェクトページはhttps://t2i-corebench.github.io/です。

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