NoisyChannelに基づく生成確率による画像生成評価

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/).