VLMを用いたドメイン特化生成画像の定量評価

視覚言語モデル（VLM）の進歩に伴い，画像品質評価においてVLMを用いることが注目されている．また，製造業では製品の外観検査において異常画像の数が少ないため精度の高い異常検知モデルの開発が難しく，異常画像を生成できるドメイン特化画像生成AIの需要が高い．そこで本研究ではVLMを用いてドメイン特化生成画像の定量評価を行い，その妥当性を検証した．VLMにより生成画像を定量評価し，既存評価値や官能評価値との相関を分析した結果，特に形状，色，テクスチャの観点でVLMによるドメイン特化生成画像の定量評価の可能性を示した．また，参照画像や生成画像同士の相対評価を行うことで，精度の高い評価が可能となることを示唆した．