NoisyChannelに基づく生成確率による画像生成評価

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