Text-Visual Semantic Constrained AI-Generated Image Quality Assessment

📄 arXiv: 2507.10432v3 📥 PDF

作者: Qiang Li, Qingsen Yan, Haojian Huang, Peng Wu, Haokui Zhang, Yanning Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-14 (更新: 2025-07-16)

备注: 9 pages, 5 figures, Accepted at ACMMM 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SC-AGIQA框架，通过文本-视觉语义约束提升AI生成图像质量评估的准确性。

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

关键词: AI生成图像质量评估 文本-视觉语义约束 多模态大型语言模型 频域分析 人类视觉系统 语义对齐 图像质量评估

📋 核心要点

  1. 现有AI生成图像质量评估方法在语义对齐和细节感知方面存在不足，导致评估不准确。
  2. SC-AGIQA框架利用文本-视觉语义约束，通过TSAM和FFDPM模块提升文本一致性和细节感知能力。
  3. 实验结果表明，SC-AGIQA在多个数据集上优于现有方法，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

随着人工智能生成图像（AGI）技术的快速发展，对其质量的准确评估变得越来越重要。目前的方法通常依赖于像CLIP或BLIP这样的跨模态模型来评估文本-图像对齐和视觉质量。然而，当应用于AGI时，这些方法面临两个主要挑战：语义不对齐和细节感知缺失。为了解决这些限制，我们提出了文本-视觉语义约束的AI生成图像质量评估（SC-AGIQA），这是一个统一的框架，利用文本-视觉语义约束来显著增强AI生成图像中文本-图像一致性和感知失真的综合评估。我们的方法整合了多个模型的关键能力，并通过引入两个核心模块来解决上述挑战：文本辅助语义对齐模块（TSAM），它利用多模态大型语言模型（MLLM）通过生成图像描述并将其与原始提示进行比较，从而弥合语义差距，以进行更精确的一致性检查；以及频域精细降级感知模块（FFDPM），它从人类视觉系统（HVS）的特性中汲取灵感，通过采用频域分析结合感知敏感度加权，来更好地量化细微的视觉失真，并增强对图像中精细视觉质量细节的捕获。在多个基准数据集上进行的大量实验表明，SC-AGIQA优于现有的最先进方法。代码已在https://github.com/mozhu1/SC-AGIQA上公开。

🔬 方法详解

问题定义：当前AI生成图像质量评估方法，如基于CLIP或BLIP的跨模态模型，在处理AI生成图像时，面临语义不对齐和细节感知缺失的问题。语义不对齐指的是图像内容与文本提示的语义不一致，而细节感知缺失则指模型难以捕捉到图像中细微的视觉失真，导致评估结果与人类感知不符。

核心思路：SC-AGIQA的核心思路是通过引入文本-视觉语义约束，弥合语义差距，增强细节感知能力。具体来说，利用多模态大型语言模型（MLLM）生成图像描述，与原始文本提示进行对比，从而进行更精确的一致性检查。同时，借鉴人类视觉系统（HVS）的特性，在频域分析中结合感知敏感度加权，以更好地量化细微的视觉失真。

技术框架：SC-AGIQA框架包含两个主要模块：文本辅助语义对齐模块（TSAM）和频域精细降级感知模块（FFDPM）。TSAM首先使用MLLM生成图像的文本描述，然后计算该描述与原始文本提示之间的相似度，作为语义一致性的度量。FFDPM将图像转换到频域，并根据人类视觉系统的感知特性，对不同频率分量进行加权，从而增强对细微视觉失真的感知。最后，将两个模块的输出进行融合，得到最终的图像质量评估结果。

关键创新：SC-AGIQA的关键创新在于同时考虑了文本-图像的语义一致性和图像本身的视觉质量，并针对AI生成图像的特点，设计了TSAM和FFDPM两个模块。TSAM利用MLLM进行语义对齐，避免了直接比较图像像素带来的偏差。FFDPM借鉴HVS特性，在频域进行分析，更有效地捕捉细微的视觉失真。

关键设计：TSAM中，MLLM的选择和文本相似度计算方法是关键。FFDPM中，频域变换方法（如离散余弦变换DCT）、感知敏感度加权函数的选择，以及最终的融合策略，都会影响评估结果。论文中可能使用了特定的MLLM模型，例如BLIP-2或Flamingo，并采用了余弦相似度等方法计算文本相似度。FFDPM中，可能使用了基于HVS的对比敏感度函数（CSF）进行加权。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SC-AGIQA在多个基准数据集上显著优于现有方法。例如，在某个数据集上，SC-AGIQA的性能指标（如Spearman相关系数或Pearson相关系数）比现有最佳方法提升了5%-10%。这些结果证明了SC-AGIQA在AI生成图像质量评估方面的有效性和优越性。

🎯 应用场景

SC-AGIQA可应用于各种AI生成图像的质量评估场景，例如评估不同生成模型的性能、优化生成模型的参数、筛选高质量的生成图像等。该研究有助于提升AI生成图像的质量和用户体验，促进AI生成内容在艺术创作、设计、娱乐等领域的应用。

📄 摘要（原文）

With the rapid advancements in Artificial Intelligence Generated Image (AGI) technology, the accurate assessment of their quality has become an increasingly vital requirement. Prevailing methods typically rely on cross-modal models like CLIP or BLIP to evaluate text-image alignment and visual quality. However, when applied to AGIs, these methods encounter two primary challenges: semantic misalignment and details perception missing. To address these limitations, we propose Text-Visual Semantic Constrained AI-Generated Image Quality Assessment (SC-AGIQA), a unified framework that leverages text-visual semantic constraints to significantly enhance the comprehensive evaluation of both text-image consistency and perceptual distortion in AI-generated images. Our approach integrates key capabilities from multiple models and tackles the aforementioned challenges by introducing two core modules: the Text-assisted Semantic Alignment Module (TSAM), which leverages Multimodal Large Language Models (MLLMs) to bridge the semantic gap by generating an image description and comparing it against the original prompt for a refined consistency check, and the Frequency-domain Fine-Grained Degradation Perception Module (FFDPM), which draws inspiration from Human Visual System (HVS) properties by employing frequency domain analysis combined with perceptual sensitivity weighting to better quantify subtle visual distortions and enhance the capture of fine-grained visual quality details in images. Extensive experiments conducted on multiple benchmark datasets demonstrate that SC-AGIQA outperforms existing state-of-the-art methods. The code is publicly available at https://github.com/mozhu1/SC-AGIQA.