DeepArt: A Benchmark to Advance Fidelity Research in AI-Generated Content

📄 arXiv: 2312.10407v2 📥 PDF

作者: Wentao Wang, Xuanyao Huang, Tianyang Wang, Swalpa Kumar Roy

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, cs.MM

发布日期: 2023-12-16 (更新: 2023-12-24)

备注: This is the second version of this work, and new contributors join and the modification content is greatly increased

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

DeepArt：构建基准测试，推进AI生成内容逼真度研究

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: AI生成内容 图像合成 GPT-4 逼真度评估 基准测试 纹理特征 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有AI图像生成模型在纹理细节和真实感方面存在不足，缺乏系统性的评估方法。
  2. 论文构建了一个包含手绘图和GPT-4生成图像的基准数据集，用于评估AI生成图像的逼真度。
  3. 通过定量和定性实验，揭示了GPT-4在图像合成方面的局限性，为后续研究提供了参考。

📝 摘要（中文）

本文旨在探索GPT-4这一领先的多模态大型语言模型的图像合成能力。我们建立了一个基准测试，用于评估GPT-4生成的图像中纹理特征的逼真度，该基准包含人工绘制的图片及其AI生成的对应图片。本研究的贡献有三方面：首先，我们基于GPT-4对图像合成特征的逼真度进行了深入分析，这是对这一最先进模型的首次此类研究。其次，定量和定性实验充分揭示了GPT-4模型在图像合成方面的局限性。第三，我们编制了一个独特的手绘图和GPT-4生成图像的基准数据集，引入了一项新任务，以推进AI生成内容（AIGC）中逼真度研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估GPT-4在图像合成任务中的逼真度，特别是在纹理特征的还原方面。现有方法缺乏针对大型语言模型生成图像逼真度的系统性评估，难以量化模型在细节处理上的能力。GPT-4虽然在多模态任务上表现出色，但在图像生成方面仍存在局限性，需要更深入的分析和评估。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个包含人工绘制图像和GPT-4生成图像的配对数据集，作为评估图像逼真度的基准。通过对比人工绘制图像和AI生成图像，可以更直观地评估AI模型在纹理、细节和整体真实感方面的表现。这种配对比较的方法能够有效揭示AI模型在图像生成方面的优势和不足。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 人工绘制图像的收集和整理；2) 使用GPT-4生成对应的人工绘制图像；3) 构建包含人工绘制图像和GPT-4生成图像的配对数据集；4) 设计定量和定性实验，评估GPT-4生成图像的逼真度；5) 分析实验结果，揭示GPT-4在图像合成方面的局限性。

关键创新：论文的关键创新在于构建了一个专门用于评估AI生成图像逼真度的基准数据集DeepArt。该数据集包含人工绘制图像和GPT-4生成的对应图像，为研究人员提供了一个统一的评估平台。此外，该研究首次对GPT-4在图像合成方面的能力进行了深入分析，为后续研究提供了重要的参考。

关键设计：数据集的关键设计在于人工绘制图像的多样性和复杂性，以及GPT-4生成图像的配对性。通过选择不同风格、不同纹理特征的人工绘制图像，可以更全面地评估GPT-4在图像合成方面的能力。定量实验可能涉及图像质量评估指标（如PSNR、SSIM、LPIPS等），定性实验则通过人工评估的方式，判断生成图像的真实感和细节还原程度。具体的参数设置和损失函数取决于GPT-4模型本身的架构和训练方式，论文可能侧重于prompt的设计和实验结果的分析。

📊 实验亮点

该研究构建了首个针对GPT-4图像生成能力逼真度的基准测试DeepArt，包含人工绘制图像和对应的GPT-4生成图像。通过定量和定性实验，揭示了GPT-4在图像合成方面的局限性，例如在复杂纹理和细节还原方面表现不足。该研究为后续AI图像生成模型的研究和评估提供了重要的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进AI图像生成模型的性能，尤其是在纹理细节和真实感方面。该基准数据集可用于训练和评估新的AI模型，推动AIGC领域的发展。此外，该研究还可以帮助用户更好地了解AI图像生成模型的局限性，从而更合理地使用这些模型。

📄 摘要（原文）

This paper explores the image synthesis capabilities of GPT-4, a leading multi-modal large language model. We establish a benchmark for evaluating the fidelity of texture features in images generated by GPT-4, comprising manually painted pictures and their AI-generated counterparts. The contributions of this study are threefold: First, we provide an in-depth analysis of the fidelity of image synthesis features based on GPT-4, marking the first such study on this state-of-the-art model. Second, the quantitative and qualitative experiments fully reveals the limitations of the GPT-4 model in image synthesis. Third, we have compiled a unique benchmark of manual drawings and corresponding GPT-4-generated images, introducing a new task to advance fidelity research in AI-generated content (AIGC). The dataset is available at: \url{https://github.com/rickwang28574/DeepArt}.