論文の概要: Everything in Its Place: Benchmarking Spatial Intelligence of Text-to-Image Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.20354v1
• Date: Wed, 28 Jan 2026 08:15:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-29 15:46:06.834783
• Title: Everything in Its Place: Benchmarking Spatial Intelligence of Text-to-Image Models
• Title（参考訳）: テキスト・画像モデルの空間的知能のベンチマーク
• Authors: Zengbin Wang, Xuecai Hu, Yong Wang, Feng Xiong, Man Zhang, Xiangxiang Chu,
• Abstract要約: テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルは高忠実度画像の生成において顕著な成功を収めているが、複雑な空間関係の処理には失敗することが多い。 本稿では,T2Iモデルの空間的インテリジェンスを評価するための新しいベンチマークであるSpatialGenEvalを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.6849873930169
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-image (T2I) models have achieved remarkable success in generating high-fidelity images, but they often fail in handling complex spatial relationships, e.g., spatial perception, reasoning, or interaction. These critical aspects are largely overlooked by current benchmarks due to their short or information-sparse prompt design. In this paper, we introduce SpatialGenEval, a new benchmark designed to systematically evaluate the spatial intelligence of T2I models, covering two key aspects: (1) SpatialGenEval involves 1,230 long, information-dense prompts across 25 real-world scenes. Each prompt integrates 10 spatial sub-domains and corresponding 10 multi-choice question-answer pairs, ranging from object position and layout to occlusion and causality. Our extensive evaluation of 21 state-of-the-art models reveals that higher-order spatial reasoning remains a primary bottleneck. (2) To demonstrate that the utility of our information-dense design goes beyond simple evaluation, we also construct the SpatialT2I dataset. It contains 15,400 text-image pairs with rewritten prompts to ensure image consistency while preserving information density. Fine-tuned results on current foundation models (i.e., Stable Diffusion-XL, Uniworld-V1, OmniGen2) yield consistent performance gains (+4.2%, +5.7%, +4.4%) and more realistic effects in spatial relations, highlighting a data-centric paradigm to achieve spatial intelligence in T2I models.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルは高忠実度画像の生成において顕著な成功を収めてきたが、しばしば複雑な空間的関係(例えば、空間知覚、推論、相互作用)を扱うことに失敗する。 これらの重要な側面は、ショートまたはインフォメーションスパースなプロンプト設計のため、現在のベンチマークによって見落とされがちである。 本稿では,T2Iモデルの空間的インテリジェンスを体系的に評価する新しいベンチマークであるSpatialGenEvalを紹介する。 それぞれのプロンプトは10の空間サブドメインと、オブジェクトの位置やレイアウトからオクルージョンや因果関係まで、対応する10の複数選択質問応答ペアを統合している。 21種類の最先端モデルの広範囲な評価により,高次空間推論が主要なボトルネックであることが明らかとなった。 2)情報密度設計の実用性は単純な評価以上のものであることを示すため,SpatialT2Iデータセットを構築した。 15,400のテキストイメージ対と書き直しプロンプトを備えており、情報密度を維持しながら画像の一貫性を確保する。 現在の基礎モデル(例えば、安定拡散XL、Uniworld-V1、OmniGen2)における微調整の結果は、一貫した性能向上(+4.2%、+5.7%、+4.4%)と空間的関係におけるより現実的な影響をもたらし、T2Iモデルにおける空間知性を達成するためのデータ中心のパラダイムを強調している。

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