論文の概要: Simple Lines, Big Ideas: Towards Interpretable Assessment of Human Creativity from Drawings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12880v1
• Date: Mon, 17 Nov 2025 02:16:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:24.603852
• Title: Simple Lines, Big Ideas: Towards Interpretable Assessment of Human Creativity from Drawings
• Title（参考訳）: 簡単な線と大きなアイデア: 図面からの人間の創造性の評価に向けて
• Authors: Zihao Lin, Zhenshan Shi, Sasa Zhao, Hanwei Zhu, Lingyu Zhu, Baoliang Chen, Lei Mo,
• Abstract要約: 図面からの自動的かつ解釈可能な創造性評価のためのデータ駆動型フレームワークを提案する。 これら2つの相補的な次元の関数として創造性のスコアを再解釈する。 本稿では,豊かなデータセットに基づいて,創造性のスコアを同時に予測し,コンテンツタイプを分類し,スタイリスティックな特徴を抽出するマルチモーダル・マルチタスク学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.09092203643732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Assessing human creativity through visual outputs, such as drawings, plays a critical role in fields including psychology, education, and cognitive science. However, current assessment practices still rely heavily on expert-based subjective scoring, which is both labor-intensive and inherently subjective. In this paper, we propose a data-driven framework for automatic and interpretable creativity assessment from drawings. Motivated by the cognitive understanding that creativity can emerge from both what is drawn (content) and how it is drawn (style), we reinterpret the creativity score as a function of these two complementary dimensions.Specifically, we first augment an existing creativity labeled dataset with additional annotations targeting content categories. Based on the enriched dataset, we further propose a multi-modal, multi-task learning framework that simultaneously predicts creativity scores, categorizes content types, and extracts stylistic features. In particular, we introduce a conditional learning mechanism that enables the model to adapt its visual feature extraction by dynamically tuning it to creativity-relevant signals conditioned on the drawing's stylistic and semantic cues.Experimental results demonstrate that our model achieves state-of-the-art performance compared to existing regression-based approaches and offers interpretable visualizations that align well with human judgments. The code and annotations will be made publicly available at https://github.com/WonderOfU9/CSCA_PRCV_2025
• Abstract（参考訳）: 視覚的なアウトプットを通じて人間の創造性を評価することは、心理学、教育、認知科学などの分野において重要な役割を果たす。 しかし、現在の評価実践は、労働集約的かつ本質的に主観的である専門家ベースの主観的スコアに大きく依存している。 本稿では,図面からの自動的かつ解釈可能な創造性評価のためのデータ駆動型フレームワークを提案する。 これら2つの相補的な次元の関数として創造性スコアを再解釈し、コンテンツカテゴリを対象とする付加アノテーションを付加した既存の創造性ラベル付きデータセットを初めて強化する。 さらに,豊かなデータセットに基づいて,創造性のスコアを同時に予測し,コンテンツタイプを分類し,スタイリスティックな特徴を抽出するマルチモーダル・マルチタスク学習フレームワークを提案する。 特に,図面のスタイリスティック・セマンティック・キューに条件付けされた創造性関連信号に動的に調整することで,モデルが視覚的特徴抽出に適応する条件学習機構を導入する。 コードとアノテーションはhttps://github.com/WonderOfU9/CSCA_PRCV_2025で公開される。

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