생성 이미지의 지각 품질
생성 이미지는 사용 전에 품질을 점검하고 걸러야 할 정도로 결과가 달라질 수 있다. AGIQA-1K 관련 연구는 생성 이미지의 지각 평가 측면을 살피고 품질 모형을 연구할 자료를 구성한다.
살펴보는 결함의 종류
기술 문제와 AI 생성 흔적, 부자연스러움, 불일치, 미적 성질을 주요 관점으로 논의한다. 단순한 흐림이나 잡음만으로 설명되지 않는 오류도 고려한다. 모든 관점이 하나의 객관적 측정량으로 완전히 정해지는 것은 아니다.
주관 실험과 모형 비교
확산 모형으로 만든 1,080장에 대해 주관 실험을 수행해 품질 레이블을 모은다. 이를 바탕으로 당시 품질 평가 모형들의 성능을 비교한다. 한 데이터베이스의 결과를 모든 생성기와 문장 유형의 보편적인 순위로 읽어서는 안 된다.
검토 관점의 독립 예
설명용으로 조명이 아름다운 실내 그림에서도 계단의 연결 방향이 어긋날 수 있다. 미적 매력과 구조의 자연스러움은 다른 문제다. 실제 데이터베이스 이미지를 옮기지 않은 예이며 여러 품질 관점을 나누어 살피는 이유를 보여 준다.
관련 문서
AGIQA-3K / AIGCIQA2023 / IP-IQA / CLIP-AGIQA / MA-AGIQA / LIVE 실환경 품질 데이터베이스