論文の概要: A Test-time Actor-Critic Approach to News Images Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.21304v1
• Date: Fri, 19 Jun 2026 10:32:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 14:33:31.035165
• Title: A Test-time Actor-Critic Approach to News Images Generation
• Title（参考訳）: ニューズ画像生成のためのテストタイムアクタ・クリティカルアプローチ
• Authors: Damianos Galanopoulos, Vasileios Mezaris,
• Abstract要約: 本稿では,MediaEval News Images 2026 チャレンジに対する CERTH-ITI ソリューションを提案する。 強化学習におけるアクター・クライトのパラダイムに着想を得て,テスト時間,モデルに依存しないアクター・クライト画像生成手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.551169466453647
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces the CERTH-ITI solution for the MediaEval NewsImages 2026 challenge, which focuses on generating images related to news headlines. Inspired by the Actor-Critic paradigm in reinforcement learning, we present a test-time, model-agnostic Actor-Critic Image Generation approach (ACIG). ACIG generates prompts for image creation, produces the images, evaluates the generated results, and if needed refines the image generation prompts accordingly in a feedback loop. ACIG achieved the best results in the NewsImages 2026 challenge, according to the challenge's leaderboard.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,メディアEval News Images 2026チャレンジにおけるCERTH-ITIソリューションについて紹介する。 強化学習におけるアクター・クリティカル・パラダイムに着想を得て,テスト時間,モデルに依存しないアクター・クリティカル・イメージ・ジェネレーション・アプローチ(ACIG)を提案する。 ACIGは画像作成プロンプトを生成し、画像を生成し、生成した結果を評価し、必要に応じてフィードバックループで画像生成プロンプトを洗練させる。 ACIGのリーダーボードによると、ACIGはNewsImages 2026チャレンジで最高の結果を得た。

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