画像生成モデルにおける直喩喩体の生成挙動分析

画像生成モデルは，テキスト記述に基づいて高品質な画像を生成し，複雑な言語表現への追従性も向上している．特に，メタファーのような非字義的な表現が与えられた場合，喩体を字義的に具象化するか抽象的に処理するかは，画像生成モデルの言語理解能力を評価する上で重要な課題である．本研究では，直喩に限定したメタファー文を対象とし，その生成および評価のための枠組みを提案する．具体的には，複数の大規模言語モデルを用いて直喩文を生成し，多モデルによる正誤判定を通じて，YOLOによる物体検出が可能な名詞を喩体とする直喩文データセットを構築する．このデータセットを用いて，複数の画像生成モデルに対して画像生成および物体検出を行う．さらに，DiﬀusionLensを用いて生成過程の内部挙動を分析し，喩体が生成過程のどの段階で出現するかを調査した．分析の結果，多くの文において，喩体は生成過程の途中で一時的に検出されるが，最終生成画像には必ずしも反映されないことが確認された．さらに，その出現タイミングにはテキストエンコーダ間で系統的な差異が観察された．