微細な誤りや品質差を十分に反映できない[4,5]．近年の画像生成（T2I）モデルの進展により，生また，CLIPScoreなどの埋め込み類似度に基づく指成画像の表現力や多様性は大きく向上している一方標は，評価を単一のスカラー値で表現するため，で，長文や複雑な指示を含む生成では，単一指標で長文プロンプトや要素間の関係性・構成的要素，出力を評価することが難しく，既存の評価手法は高推論を要する整合性の検証が難しい[6]．これを度化した生成能力に十分対応できていない．本研究補うために，質問生成とVQAによる忠実性評価では，生成確率に基づくNoisyChannelによりT2I評（TIFA）[7]や，物体検出器を用いた構成能力の検証価を再定式化し，画像のテキスト整合性と視覚的品（GenEval）[8]，人手選好データから学習した報酬モ質を統一的に捉える確率的評価指標を提案する．提デル（ImageReward/PickScore）[9,10]などが提案さ案手法は，LVLMの推論能力を教師強制尤度としてれてきた．さらに近年では，大規模視覚言語モデル用いた整合性評価と，自己回帰型画像生成モデルの（LVLM）を判定器として用い，生成画像とプロンプ尤度による品質評価を組み合わせることで，生成結トの整合性や品質を自然言語で評価させる手法も広果間の相対比較に依存せず，各画像を独立に評価でく用いられている[11,12]．しかし，これらの手法きる．検証の結果，提案手法は人手による画像選好は，複雑な評価パイプラインや高い計算コストを要と高い整合性を示し，既存のスコアリング手法を一し，評価器固有の偏りやプロンプト設計への感度を貫して上回る性能を達成した．また，評価観点を切避けられない．また，ドメインや設定の違いによっり替えることで，同一の確率的枠組みのもとで多様てスコアの解釈が変動しやすく，各画像を一貫したな人手判断を柔軟に捉えられることを確認した．絶対尺度で評価することは依然として困難である．本研究では，参照を仮定しない多様な生成結果を

対象として，生成確率に基づく雑音のある通信過程近年，画像生成モデルは急速に発展し，Stable(NoisyChannel)モデルの観点から画像生成評価を再Diﬀusionに代表される拡散モデルの登場により，生定式化し，テキスト整合性と画像品質を同一の確率成画像の表現力と多様性が向上するとともに，高的枠組みで捉える評価指標を提案する．提案手法解像度で写実的な画像を生成できるようになったは，LVLMの教師強制尤度による整合性評価と，自[1,2,3]．これにより，長文や複数要素を含む設定で己回帰型画像生成モデル(AR)の尤度による画質評は，同一のプロンプトに対して複数の妥当な生成結価を組み合わせることで，生成結果間の相対比較に果が成立しうる．これは，画像生成が本質的に単一依存せず，各画像を独立に評価できる．さらに，評の正解を持たない高自由度な課題であり，生成結果価用テキストテンプレートを切り替えることで，異の評価が一意に定まらないためである．その結果，なる評価観点を同一枠組みで柔軟に検証できる．検単一の参照や固定的な基準に基づく評価は困難であ証の結果，提案手法は人手による画像選好と高い整り，既存の評価枠組みはこのような画像生成タスク合性を示し，既存のスコアリング手法を一貫して上の特性に十分対応できていない．回る性能を達成した．また，評価観点を切り替えるFIDやISなどの分布ベース指標は，生成集合全ことで，同一の確率的枠組みのもとで，観点の異な体の傾向は捉えられても，各画像ごとの品質や整る人手判断を柔軟に捉えられることを確認した．org/licenses/by/4.0/).